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Distributed Parameter Estimation for Univariate Generalized Gaussian Distribution over Sensor Networks

机译:传感器网络上单变量广义高斯分布的分布参数估计

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摘要

Generalized Gaussian distribution (GGD) is one of the most prominent and widely used parametric distributions to model the statistical properties of various phenomena. Parameter estimation for these distributions becomes a fundamental problem. However, most of the existing parameter estimation techniques are centralized. In this paper, we consider distributed parameter estimation for univariate GGD over sensor networks. Parameters among different nodes are estimated cooperatively for the proposed diffusion techniques. Numerical studies are carried out to evaluate the efficiency of the proposed methods, in terms of average root mean square error and convergence rate.
机译:广义高斯分布(GGD)是对各种现象的统计特性进行建模的最著名且使用最广泛的参数分布之一。这些分布的参数估计成为一个基本问题。然而,大多数现有的参数估计技术是集中的。在本文中,我们考虑了传感器网络上单变量GGD的分布式参数估计。对于提出的扩散技术,可以协同估计不同节点之间的参数。数值研究以平均均方根误差和收敛速度来评估所提出方法的效率。

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