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Diffusion Bias-compensated Least Mean Square Algorithms Over Multi-agent Networks

Diffusion Bias-compensated Least Mean Square Algorithms Over...

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第37届中国控制会议

作者： Lu Fan Lijuan Jia Tang Tang Shunshoku Kanae School of Information and Electronics Beijing Institute of Technology Fukui University of Technology

We study the problem of parameter estimation over multi-agent networks, where all nodes are corrupted by both input and output noise. In that case, traditional least-mean square（LMS） algorithm gives biased results. Fortunately, a biascompensated LMS（BCLMS） method is proposed with capability to remove the noise-induced bias and get unbiased ***, each node performing bias compensation independently causes an increased variance of local estimates. We propose a diffusion BCLMS algorithm based on the study that the cooperation among all nodes can significantly reduce the local increased estimation variance as well as improve performance of the network. Simulations indicate that the proposed diffusion BCLMS algorithms outperform non-cooperative BCLMS method with lower local mean-square deviation and estimation variance.

关键词： Parameter estimation Bias-compensated Method increased estimation variance Diffusion Strategy

来源： cnki会议评论

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