Distributed dynamic estimation in diffusion networks
Project goals
The project aims to develop a dynamic distributed estimation framework, intended for fully distributed low-cost parameter estimation of stationary signals and reduced-complexity tracking of nonstationary processes. Being designed for diffusion networks, where each network node can use information provided by neighbor nodes, it will not rely on the existence of a dedicated fusion center, nor a Hamiltonian cycle. The framework will be formulated abstractly in the Bayesian paradigm, allowing, in contrast to current single problem-oriented methods, its direct application to a large class of different problems, comprising dynamic distributed (auto) regression, classification, reliability estimation etc. The developed methods will be efficient in terms of computational and communication resources. Their robustness to network elements degradation and failures is an inherent part of the solution.
Keywords
estimationdistributed estimationdiffusion networksstatisticsBayesian statistics
Public support
Provider
Czech Science Foundation
Programme
Post-graduate (doctorate) grants
Call for proposals
Postdoktorandské granty 15 (SGA0201400003)
Main participants
Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
Contest type
VS - Public tender
Contract ID
14-06678P
Alternative language
Project name in Czech
Distribuované dynamické odhadování v difuzních sítích
Annotation in Czech
Navrhovaný projekt si klade za cíl vyvinout konsistentní teoretický rámec plně distribuovaného dynamického odhadování parametrů stacionárních signálů a sledování nestacionárních procesů v difuzních sítích, kde každý síťový uzel má přístup k informacím poskytovaným sousedními uzly. Vyvíjená teorie tedy abstrahuje od nutnosti existence centra pro fůzi informací, ani nevyžaduje hamiltonovskou kružnici pro sdílení informací. Oproti současným jednoúčelovým metodám bude formulována s využitím abstraktního bayesovského aparátu, což umožní její přímočarou aplikaci na celou třídu různých problémů, zahrnující mimo jiné dynamickou distribuovanou (auto)regresi, klasifikaci, odhadování spolehlivosti a jiné. Vyvíjené metody budou efektivní z hlediska výpočetní náročnosti a komunikačních požadavků. Robustnost vůči degradaci či selhání síťových prvků je nedílnou součástí řešení.
Scientific branches
R&D category
ZV - Basic research
CEP classification - main branch
BD - Information theory
CEP - secondary branch
BB - Applied statistics, operational research
CEP - another secondary branch
—
10102 - Applied mathematics
10103 - Statistics and probability
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Completed project evaluation
Provider evaluation
U - Uspěl podle zadání (s publikovanými či patentovanými výsledky atd.)
Project results evaluation
A novel diffusion estimation framework suitable for estimation of stationary signals and nonstationary processes was proposed. It was formulated abstractly, and therefore is directly applicable to a wide class of models. The project outputs are journal papers, conference papers and presentations, and newly established excellent international collaboration.
Solution timeline
Realization period - beginning
Jan 1, 2014
Realization period - end
Dec 31, 2016
Project status
U - Finished project
Latest support payment
Apr 5, 2016
Data delivery to CEP
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data delivery code
CEP17-GA0-GP-U/01:1
Data delivery date
Jun 30, 2017
Finance
Total approved costs
2,202 thou. CZK
Public financial support
2,202 thou. CZK
Other public sources
0 thou. CZK
Non public and foreign sources
0 thou. CZK
Basic information
Recognised costs
2 202 CZK thou.
Public support
2 202 CZK thou.
100%
Provider
Czech Science Foundation
CEP
BD - Information theory
Solution period
01. 01. 2014 - 31. 12. 2016