الگوریتم طول متغیر کسری نفوذی با قابلیت پیشبرد مشارکت مبتنی بر گرادیان برای افزایش کارایی شبکه های تطبیقی با لینک های نویزی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی فارسی

نویسندگان

1 دانشکده فنی و مهندسی خوی - دانشگاه صنعتی ارومیه - ارومیه – ایران

2 دانشکده فنی و مهندسی، گروه مهندسی برق - دانشگاه بناب، ایران

چکیده

در این مقاله، مسئله تخمین تطبیقی در شبکه‌های حسگری بی‌سیم با ساختار مشارکت نفوذی، با در نظر گرفتن دو مورد واقع بینانه، یعنی نویزی بودن لینک تبادل بین گره‌ها و مجهول یا متغیر بودن طول پارامتر مورد تخمین مطالعه می‌شود. خواهیم دید که الگوریتم طول متغیر کسری که با تخمین بی‌درنگ طول فیلتر بهینه بین خطای حالت دائم و نرخ همگرایی تعادل برقرار می‌سازد، در حضور لینک‌های نویزی چه اندازه ناموفق عمل می‌کند. بدیهی است که این تخمین اشتباه طول ناشی از نویزی بودن لینک‌ها با تخمین نادرست ضرایب همراه است، واقعیتی که نیاز به ارائه شیوه‌ای مقاوم در برابر نویز را غیر قابل اجتناب می‌کند. لذا، در این مقاله، الگوریتمی با مشارکت مبتنی بر گرادیان پیشنهاد داده می‌شود که در آن میزان مشارکت بنا به شدت نویز بر اساس مفهوم گرادیان تنظیم می‌شود. مفهوم مشارکت مبتنی بر گرادیان شیوه‌ای است که هم امکان بهره گرفتن از همبستگی فضایی را فراهم کرده و هم اثرات لینک‌های نویزی را کاهش می‌دهد. نوآوری مقاله ارائه شیوه‌ای برای بهبود عملکرد شبکه‌های تطبیقی با طول فیلتر متغیر در حضور لینک‌های نویزی است. چرا که تطبیق صحیح طول در شرایط لینک‌های نویزی شرط اساسی برای عملکرد مناسب الگوریتم تطبیقی توزیع شده است. برای ارزیابی الگوریتم پیشنهادی علاوه بر منحنی آموزشی طول کسری، از معیارهای میانگین مربع انحراف (MSD)، میانگین مربع خطا (MSE) و میانگین مربع خطای اضافی (EMSE) استفاده می شود. الگوریتم پیشنهادی بر اساس این پارامترها عملکرد بهتری در مقایسه با الگوریتم FT نفوذی در شرایط لینک‌های نویزی دارد. به نحوی که در تخمین طول فیلتر موفقیت 100% حاصل شده و میزان بهبود در MSD، MSE و EMSE همواره بسیار بهتر از الگوریتم FT نفوذی در شرایط لینک‌های نویزی است. به نحوی که MSD و MSE به ترتیب از مقادیر 8.9dB و -7.8dBدر الگوریتم FT نفوذی در شرایط لینک‌های نویزی می‌تواند تا -25.3dB و -26.5dBدر الگوریتم پیشنهادی بهبود یابد.

کلیدواژه‌ها


  • [1] G. Lopes and A. H. Sayed, “Incremental adaptive strategies over distributed networks,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 55, no. 8, pp. 4064–4077, Aug. 2007.
  • [2] O. B. Saeed and A. Zerguine, "An incremental variable step-size LMS algorithm for adaptive networks," EEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs 67, no. 10 (2019): 2264-2268..
  • [3] Chen and Y. Liu, "Robust distributed parameter estimation of nonlinear systems with missing data over networks IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems 56, no. 3 (2019): 2228-2244.
  • [4] A. Alghunaim, K. Yuan and A. H. Sayed, "A Proximal Diffusion Strategy for Multi-Agent Optimization with Sparse Affine Constraints," IEEE Transactions on Automatic Control 65, no. 11 (2019): 4554-4567.
  • [5] Li, W. Shi and M. Yan, "A decentralized proximal-gradient method with network independent step-sizes and separated convergence rates," IEEE Transactions on Signal Processing67, no. 17 (2019): 4494-4506.
  • [6] A. Alghunaim, E. Ryu, K. Yuan and A. H. Sayed, "Decentralized proximal gradient algorithms with linear convergence rates," IEEE Transactions on Automatic Control (2020).
  • [7] Wang, and X. Meng. "Adaptive Consensus and Parameter Estimation of Multi-Agent Systems with An Uncertain Leader." IEEE Transactions on Automatic Control(2020).
  • [8] S. Esfand Abadi and A. P. Adabi, "Convex Combination of Two Diffusion LMS for Distributed Estimation," 2019 27th Iranian Conference on Electrical Engineering (ICEE), Yazd, Iran, 2019, pp. 1715-1719, doi: 10.1109/IranianCEE.2019.8786765.
  • [9] Rastegarnia, "Reduced-communication diffusion RLS for distributed estimation over multi-agent networks," IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs 67, no. 1 (2019): 177-181.
  • [10] Chu, S. C. Chan, Y. Zhou and M. Wu, "A New Diffusion Variable Spatial Regularized QRRLS Algorithm," IEEE Signal Processing Letters 27 (2020): 995-999.
  • [11] Xu, R. C. de Lamare and H. V. Poor, "Distributed estimation over sensor networks based on distributed conjugate gradient strategies," IET Signal Processing 10, no. 3 (2016): 291-301.
  • [12] S. E. Abadi and M. S. Shafiee, "Distributed estimation over an adaptive diffusion network based on the family of Affine projection algorithms," EEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks 5, no. 2 (2018): 234-247.
  • [13] Azarnia, M.A. Tinati, A.A. Sharifi, and H. Shiri “Incremental and diffusion compressive sensing strategies over distributed networks,” Digital Signal Processing, vol. 101, 2020, https://doi.org/10.1016/j.dsp.2020.102732.
  • [14] Azarnia, M. A. Tinati and T. Y. Rezaii, "Cooperative and distributed algorithm for compressed sensing recovery in WSNs," in IET Signal Processing, vol. 12, no. 3, pp. 346-357, 5 2018, doi: 10.1049/iet-spr.2017.0093.
  • [15] Azarnia, M. A. Tinati, and T. Y. Rezaii. "Generic cooperative and distributed algorithm for recovery of signals with the same sparsity profile in wireless sensor networks: a non-convex approach." The Journal of Supercomputing, vol 75, no. 5, p.p. 2315-2340, 2019.
  • [16] Li, S. Huang, Y. Liu and Z. Zhang, "Distributed jointly sparse multitask learning over networks," in IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 48, no. 1, pp. 151-164, Jan. 2018, doi: 10.1109/TCYB.2016.2626801.
  • [17] Azarnia, and M. A. Tinati, “Steady-State Analysis of the Deficient Length Incremental LMS Adaptive Networks”, Circuits, Systems, and Signal Processing, vol. 34, no. 9, September 2015.
  • [18] Azarnia and M. A. Tinati, “Steady-State Analysis of the Deficient Length Incremental LMS Adaptive Networks with Noisy Links”, AEUE- International Journal of Electronics and Communications, vol. 69, no. 1, pp. 153-162, January 2015.
  • [19] Riero-Palou, J. M. Noras, and D. G. M. Cruickshank, “Linear equalisers with dynamic and automatic length selection,” Electronics Lett., vol. 37, no. 25, pp. 1553– 1554, Dec. 2001.
  • [20] GU, K. Tang, H. Cui, and W. Du, “LMS algorithm with gradient descent filter length”, IEEE Signal Process. Lett. vol. 11, no. 3, pp. 305–307, Mar. 2004.
  • [21] Gong and C. F. N. Cowan, “An LMS style variable tap-length algorithm for structure adaptation”, IEEE Trans. Signal Process. vol. 53, no. 7, pp. 2400–2407, Jul. 2005.
  • [22] Li, Y. Zhang, and J. A. Chambers, “Variable length adaptive filtering within incremental learning algorithms for distributed networks,” in Proc. 42nd Asilomar Conf. Signals, Syst., Comput., 2008, pp. 225–229.
  • [23] Azarnia, and M. Hassanlou. "A variable tap-length DILMS algorithm with variable parameters for wireless sensor networks." International Journal of Sensor Networks 36, no. 2 (2021): 97-107.
  • [24] Li, J. Feng, J. He, and J. A. Chambers, “A distributed variable tap-length algorithm within diffusion adaptive networks,” AASRI Procedia, vol. 5, pp. 77–84, 2013.
  • [25] Zhang, C. Wang, L. Zhao and J. A. Chambers, "A spatial diffusion strategy for tap-length estimation over adaptive networks," EEE Transactions on Signal Processing 63, no. 17 (2015): 4487-4501..
  • [26] Azarnia, “Diffusion Fractional Tap-length Algorithm with Adaptive Error Width and Step-size”. Circuits, Systems, and Signal Processing, pp.1-25, 2021.
  • [27] Khalili, A., Tinati, M.A., Rastegarnia, A. and Chambers, J.A., 2011. Steady-state analysis of diffusion LMS adaptive networks with noisy links. IEEE Transactions on Signal Processing, 60(2), pp.974-979.
  • [28] Khalili, A., Tinati, M.A. and Rastegarnia, A., 2011. Steady-state analysis of incremental LMS adaptive networks with noisy links. IEEE Transactions on Signal Processing, 59(5), pp.2416-2421.
  •