Sensor Selection for Distributed Estimation based on Quantized Measurements

무선 센서 네트워크에서 분산 추정을 위해 센서 노드 측정값을 균일 양자화하는 경우 최적의 센서 노드를 선택하는 문제에 대해 연구하였다. 복잡도 감소를 위해 단계별로 한 개의 노드를 선택하는 탐욕적 접근방식을 취하고 추정성능 향상을 위해 직접 비용 함수인 평균 추정 오차를 최소화하는 센서 선택 알고리즘을 제안하였다. 대형 행렬의 역행렬로 표현되는 평균 추정 오차의 계산을 간소화하기 위해 QR 분해를 적용하여 단계별 추정 오차를 계산하는 수학적 선택식을 유도하였다. 여러 관측 행렬에 대해 다양한 센서 선택 기술의 추정성능 및 복잡도 (실행시간) 평가를 수행하고, 이를 통해 분산 추정 환경에서 측정값의 양자화가 진행되는 경우 기존 센서 선택 기술 대비 우수한 추정 성능과 경쟁력 있는 복잡도를 보임을 입증하였다.