Compressed Sensor Caching and Collaborative Sparse Data Recovery with Anchor Alignment

要約

この研究では、ワイヤレス センサー ネットワークにおける圧縮センサー キャッシュの問題を調査し、複数のキャッシュ間の連携を可能にする効率的な分散スパース データ回復アルゴリズムを考案します。
この問題では、キャッシュ サイズとデータ取得のオーバーヘッドの両方を削減するために、各キャッシュは、その近傍にあるセンサーの小さなサブセットからの測定値へのアクセスのみが許可されます。
測定値へのアクセスを制限しながら、信頼性の高いデータ回復を可能にするために、アンカー アラインメントによる協調的スパース回復 (CoSR-AA) アルゴリズムと呼ばれる分散スパース データ回復方法を提案します。この手法では、ローカルに回復されたデータを少数のキャッシュで位置合わせすることでキャッシュ間のコラボレーションが可能になります。
アンカーノード。
提案されたアルゴリズムは、ADMM (Consensus Alternating Direction Method of Multipliers) アルゴリズムに基づいていますが、提案されたアンカー アライメント戦略を考慮することでメッセージ交換が削減されます。
次に、ADMM 反復を深く展開することにより、反復数を大幅に削減するために使用できる Deep CoSR-AA アルゴリズムをさらに提案します。
埋め込まれたオートエンコーダーによってメッセージ交換がより効率的に行われるグラフ ニューラル ネットワーク アーキテクチャを取得します。
シミュレーションは、再構成品質の向上とアンカー位置合わせによる通信オーバーヘッドの削減という点で、提案された協調回復アルゴリズムの有効性を実証するために提供されます。

要約(オリジナル)

This work examines the compressed sensor caching problem in wireless sensor networks and devises efficient distributed sparse data recovery algorithms to enable collaboration among multiple caches. In this problem, each cache is only allowed to access measurements from a small subset of sensors within its vicinity to reduce both cache size and data acquisition overhead. To enable reliable data recovery with limited access to measurements, we propose a distributed sparse data recovery method, called the collaborative sparse recovery by anchor alignment (CoSR-AA) algorithm, where collaboration among caches is enabled by aligning their locally recovered data at a few anchor nodes. The proposed algorithm is based on the consensus alternating direction method of multipliers (ADMM) algorithm but with message exchange that is reduced by considering the proposed anchor alignment strategy. Then, by the deep unfolding of the ADMM iterations, we further propose the Deep CoSR-AA algorithm that can be used to significantly reduce the number of iterations. We obtain a graph neural network architecture where message exchange is done more efficiently by an embedded autoencoder. Simulations are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed collaborative recovery algorithms in terms of the improved reconstruction quality and the reduced communication overhead due to anchor alignment.

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