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上传时间: 2021-03-09
详细说明：分布式估计是用于网络内信号处理的一种吸引人的技术。 在本文中，我们基于具有或不具有时间和空间独立性假设的数据，研究了网络拓扑结构对分布式估计算法（即自适应然后组合扩散LMS）的性能的影响。 该研究涵盖了不同的网络模型，包括常规，小世界，随机和无标度，同时根据平均稳定性，均方误差，通信成本和鲁棒性对性能进行了分析。 仿真结果表明，估计性能很大程度上取决于网络的拓扑特性，例如平均路径长度，聚类系数和程度分布，这表明网络拓扑确实在分布式估计中起着重要的作用。 从设计的角度来看，本研究还提供了一些有关如何设计网络以优化估计质量的指南。
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