Ein wichtiger Aspekt beim Betrieb drahtloser Sensornetzwerke ist die effiziente Nutzung der Energieresourcen der einzelnen Sensorknoten, die durch energieverbrauchender drahtloser Übertragung miteinander kommunizieren. Dabei ist es wichtig die gemeinsame Informationsübertragung in den Netzwerken zu regulieren und optimieren. Das Hauptthema dieser Arbeit ist die verteilte Zuordnung von Informationsflüssen in drahtlosen Sensornetzwerken. Es wird eine Klasse von Problemen untersucht, die sich als konvexe Optimierungsprobleme formulieren lassen. Insbesondere werden iterative Optimierungsalgorithmen entwickelt, die auf einer verteilten Implementierung der Gradientenprojektionsverfahren, eine weit verbreitete Optimierungsmethode mit einfacher prinzipieller und praktischer Realisierung, basieren. Eine genaue Betrachtung der globalen asymptotischen Konvergenzeigenschaften wird für unterschiedliche Ausführungen der Methode durchgeführt, mit besonderem Akzent auf sequentielle und zufallsbasierte Implementierungen, für die keine Synchronisation zwischen den Sensoren notwendig ist. Der zweite Teil der Arbeit beschäftigt sich mit der Optimierung von drahtlosen Sensornetzwerken mit zeitveränderlichen Eigenschaften, was als stochastisches Optimierungsproblem formuliert wird. Untersucht wird die Konvergenz von etablierten Optimierungsverfahren für zeitveränderliche Netzwerke, insbesondere die von verteilten Gradientenprojektionsverfahren, die im ersten Teil für zeitinvariante Netzwerke verwendet wurden.
Distributed methods for convex optimisation : application to cooperative wireless sensor networks.
Anwendung auf drahtlose kooperative Sensornetzwerke
Verteilte Methoden für konvexe Optimierung
2015
Miscellaneous
Electronic Resource
English
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