Resumen

En la estimación distribuida (descentralizada) en redes de sensores inalámbricos, un parámetro desconocido debe estimarse a partir de algunas mediciones ruidosas recogidas en diferentes sensores. Debido a la limitación de los recursos de comunicación, estas mediciones suelen cuantificarse antes de ser enviadas a un centro de fusión, donde se calcula una estimación del parámetro desconocido. En la condición más estricta, cada medida se convierte en un único bit. En este estudio, proponemos un esquema de cuantificación distribuida que se basa en datos cuantificados en un solo bit procedentes de cada sensor y consigue una alta precisión de estimación en el centro de fusión. Para ello, diseñamos unos cuantificadores binarios locales que definen una regla de cuantificación multiumbral para cada sensor. Estos cuantificadores binarios locales se diseñan inicialmente para que juntos imiten la funcionalidad de un cuantificador multinivel. Posteriormente, su diseño se mejora para incluir cierta capacidad de corrección de errores, lo que mejora aún más la precisión de la estimación a partir de los datos binarios de los sensores. La cuantización distribuida formada por dichos cuantificadores binarios locales junto con el estimador adecuado propuesto en este trabajo logra un mejor rendimiento, en comparación con los métodos de cuantización binaria distribuida existentes, especialmente cuando se dispone de menos sensores con bajo ruido de medida.

• Materias:Redes de sensores Sensores inalámbricos Sensor inteligente Sensores electroquímicos Biosensores
• Subjects:Sensor networks Wireless sensors Intelligent sensor Electrochemical sensors Biosensors
• Palabras claves:cuantificadores binarios locales, parámetro desconocido, tales cuantificadores binarios locales, métodos de cuantificación binaria, alta precisión de estimación, recursos de comunicación limitados, bajo ruido de medición, regla de cuantificación multiumbral, redes de sensores inalámbricas, estimación
• Keywords:local binary quantizers, unknown parameter, such local binary quantizers, binary quantization methods, high estimation accuracy, limited communication resources, low measurement noise, multithreshold quantization rule, wireless sensor networks, estimation