Optimization of Distributed Coding for Sources with Memory and Applications in Sensor Networks

带内存的分布式编码源优化及其在传感器网络中的应用

基本信息

  • 批准号:
    0728986
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 35万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2007
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2007-10-01 至 2011-09-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

0728986Rose, KennethU of Cal Santa BarbaraOptimization of Distributed Coding for Sources with Memory and Applications in Sensor NetworksDistributed source coding is strongly motivated by high-density sensor networks with promising applications in numerous diverse scientific and engineering disciplines. Energy and capacity constraints led to extensive efforts to exploit inter-sensor (spatial) correlations so as to minimize resource requirements for data communications. However, practical distributed sources virtually always exhibit considerable time correlations. A major challenge emerges due to conflicts between the objectives of exploiting temporal versus spatial correlations. The degree to which distributed source coding will be practically applicable to sensor networks crucially depends on the development of effective solutions. The project focuses on joint exploitation of temporal and spatial correlations, which requires fundamental tradeoff analysis, development of new coder paradigms, and optimization tools to handle design intricacies and system complexity constraints.The research work comprises derivation of the theoretical foundation for the approaches from source coding, estimation and information theory principles, and the development of practical algorithmic tools for optimizing distributed predictive coders to overcome several obstacles and challenges: conflicts between prediction and distributed quantization, intractability of the cost function which is riddled with local minima, instability of training procedures due to feedback through the prediction loop, impacts of channel loss on performance and design, adaptation of the cost function to account (in time and space) for significant sensed events. Relevant tools for global optimization and for stable design of predictive coders, developed by the Principal Investigator's research group, will serve as initial building blocks for the approach. Extensive multidisciplinary interest in sensor networks is leveraged for access to diverse data and real-world experimental settings, for exposure of students to a broad mix of disciplines, and for broad dissemination of results.
0728986Rose,加州圣塔芭芭拉肯尼思大学对具有存储器的源的分布式编码和传感器网络中的应用进行优化分布式源编码受到高密度传感器网络的强烈推动,在众多不同的科学和工程学科中具有广阔的应用前景。能源和容量限制导致人们广泛努力利用传感器间(空间)相关性,以最大限度地减少数据通信的资源需求。然而,实际的分布式源实际上总是表现出相当大的时间相关性。由于利用时间与空间相关性的目标之间的冲突,出现了一个重大挑战。分布式源编码在传感器网络中的实际应用程度关键取决于有效解决方案的开发。该项目的重点是联合开发时间和空间相关性,这需要基本的权衡分析、开发新的编码器范式以及处理设计复杂性和系统复杂性约束的优化工具。研究工作包括从源头推导方法的理论基础编码、估计和信息论原理,以及开发用于优化分布式预测编码器的实用算法工具,以克服一些障碍和挑战:预测和分布式量化之间的冲突,充满局部极小值的成本函数的棘手性,由于通过预测循环的反馈、信道损耗对性能和设计的影响、调整成本函数以考虑(在时间和空间上)重要感测事件而产生的训练程序。由首席研究员的研究小组开发的用于全局优化和预测编码器稳定设计的相关工具将作为该方法的初始构建块。利用对传感器网络的广泛的多学科兴趣来获取不同的数据和真实世界的实验环境,让学生接触广泛的学科,并广泛传播结果。

项目成果

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