Фильтры консенсуса для сенсорных сетей и распределённого объединения данных

Алгоритмы консенсуса для сетевых динамических систем обеспечивают масштабируемые методы объединения данных в сенсорных сетях. В статье предлагается распределённый фильтр, который позволяет узлам сенсорной сети отслеживать среднее значение n измерений с помощью распределённого фильтра на основе среднего консенсуса, называемого фильтром консенсуса. Этот фильтр консенсуса играет ключевую роль в решении задачи слияния данных, что позволяет реализовать схему распределённой фильтрации Калмана в сенсорных сетях. Приведён анализ сходимости, уменьшения распространения шума и способности отслеживать быстрые сигналы для фильтров консенсуса. В качестве побочного результата выявлено новое критическое явление, связывающее размер сенсорной сети с её возможностями по отслеживанию и объединению данных сенсоров. Мы характеризуем это ограничение производительности как принцип неопределённости при отслеживании, что отвечает на фундаментальный вопрос о том, насколько большой должна быть сенсорная сеть для эффективного объединения данных. Кроме того, регулярные сети оказываются эффективными топологиями для распределённого объединения зашумлённой информации, хотя могут использоваться и произвольные оверлейные сети. Результаты моделирования демонстрируют эффективность фильтров консенсуса для распределённого объединения данных сенсоров.