Um algoritmo de amostragem para redes de difusão adaptativas multitarefas

Daniel Tiglea, Renato Candido, Magno T. M. Silva

DOI: 10.14209/sbrt.2023.1570917956

Evento: XLI Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT2023)

Keywords: Redes de difusão adaptativas Aprendizagem multitarefa Amostragem Processamento distribuído de sinais

Abstract

Neste artigo é proposto um algoritmo de amostragem voltado a redes de difusão adaptativas multitarefas clusterizadas. O algoritmo proposto busca manter os nós amostrados quando o erro quadrático em seus clusters é elevado e deixa de amostrá-los, caso contrário. As simulações mostram que a solução proposta alcança um custo computacional semelhante ao de um algoritmo monotarefa, mas com um melhor desempenho em regime permanente e uma taxa de convergência comparável ao de um algoritmo multitarefa com todos os nós amostrados. Além disso, o algoritmo proposto evita que efeitos adversos em um cluster específico afetem a amostragem em toda a rede.

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