الگوریتم اولیه- دوگانه توزیع شده با پارامترهای متغیر و ساختار مشارکتی افزایشی دوجهته

به دلیل شرایط خاص شبکه‌های حسگری بی‌سیم از نقطه‌نظرهایی نظیر محدودیت انرژی، تسریع سرعت همگرایی الگوریتم‌های این حوزه اهمیت پیدا می‌کند. این امر در مورد حسگری فشرده توزیع‌شده که فاز بازسازی پیچیده‌ای دارد، ضروری‌تر به نظر می‌رسد. بر همین اساس در این مقاله، الگوریتم بازسازی حسگری فشرده توزیع‌شده‌ای ارائه می‌شود که امکان بازسازی با نرخ همگرایی بهبودیافته‌تری را میسر می‌سازد. الگوریتم پیشنهادی، یک الگوریتم اولیه- دوگانه توزیع‌شده در یک ساختار افزایشی دوجهته است که در آن پارامترها با زمان تغییر می‌کنند. تغییرات پارامترها به‌صورت ضابطه‌مند و برای آن دسته از مسائل بهینه‌سازی محدبی انجام می‌گیرد که در آنها توابعی که بیان‌کننده قید مسئله و مدل‌کننده مشارکت بین گره‌ها هستند، قویاً محدب می‌باشند. شیوه پیشنهادی با شبیه‌سازی‌هایی تضمین شده که نشان از عملکرد بالای الگوریتم پیشنهادی به لحاظ سرعت همگرایی، حتی در شرایط سختگیرانه‌تری نظیر تعداد اندک اندازه‌گیری‌ها و یا درجه تنکی پایین‌تر دارد.

distributed primal-dual algorithm with variable parameters and bidirectional incremental cooperation

special conditions of wireless sensor networks, such as energy limitation, make it essential to accelerate the convergence of algorithms in this field, especially in the distributed compressive sensing (dcs) scenarios, which have a complex reconstruction phase. this paper presents a dcs reconstruction algorithm that provides a higher convergence rate. the proposed algorithm is a distributed primal-dual algorithm in a bidirectional incremental cooperation mode where the parameters change with time. the parameters are changed systematically in the convex optimization problems in which the constraint and cooperation functions are strongly convex. the proposed method is supported by simulations, which show the higher performance of the proposed algorithm in terms of convergence rate, even in stricter conditions such as the small number of measurements or the lower degree of sparsity.