Régularisation asynchrone pour les réseaux de capteurs: principes et applications
Abstract
Les algorithmes distribués de consensus de moyenne permettent de calculer la valeur moyenne de quantités réparties (mesures, ...), et peuvent servir de brique de base pour des algorithmes applicatifs (estimation, synchronisation, ...). L'état de l'art propose des solutions basées sur des mécanismes de communications extrêmement contraignants et sécurisés qui s'avèrent coûteux en énergie. Ce travail propose une nouvelle méthode pour le consensus de moyenne basée sur le principe de régularisation bien connu en traitement d'images. Celle-ci exploite pleinement la nature diffusante du canal radio et ne nécessite aucun acquittement pour vérifier le bon déroulement des échanges d'informations. En contre partie, le résultat obtenu est une approximation ajustable du consensus de moyenne. Des bornes de performances et des simulations démontrent l'intérêt de cette nouvelle approche par rapport aux solutions existantes et indiquent qu'il existe un compromis entre vitesse de convergence et qualité d'approximation.
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