摘要
本发明属于信号处理领域,尤其是涉及一种基于传感器网络的分布式耦合张量流分解方法。本发明假设所有传感器的测量数据均可用,并且不能使用分布式方法处理,从而推导出耦合张量流分解算法;然后利用平均共识(AC)算法对相同特征进行融合,从而实现以完全分布式方法来进行张量流分解。本方法无需之前时间点的张量测量数据,计算复杂度不会随时间增大,因为当前时刻对每个维度估计的参数都会用于下一时刻的初始化。本方法使用完全分布式的方式,维持了每个节点的私有维度;仅通过传感器网络交换共享因子矩阵,保证了低的通信复杂度。
技术关键词
因子
矩阵
传感器节点
分布式方法
分布式传感器网络
双向数据链路
变量
增广拉格朗日
分解算法
共识算法
迭代算法
复杂度
信号处理
节点数
切片
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