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We develop a novel decision fusion (DF) approach which exploits time-correlation of the unknown binary source under observation through a wireless sensor network (WSN) reporting local decisions to a fusion center (FC) over interfering Rayleigh fading channels. The system is modeled via a hidden Markov model (HMM): both learning and detection phases are developed. The learning phase is blind, i.e. it requires only a set of observations without knowledge of the corresponding source states. Remarkably, the approach allows the FC to take decisions without knowledge of the local sensor performance. Numerical results confirm the effectiveness of the proposed approach.
HMM-based decision fusion in wireless sensor networks with noncoherent multiple access
We develop a novel decision fusion (DF) approach which exploits time-correlation of the unknown binary source under observation through a wireless sensor network (WSN) reporting local decisions to a fusion center (FC) over interfering Rayleigh fading channels. The system is modeled via a hidden Markov model (HMM): both learning and detection phases are developed. The learning phase is blind, i.e. it requires only a set of observations without knowledge of the corresponding source states. Remarkably, the approach allows the FC to take decisions without knowledge of the local sensor performance. Numerical results confirm the effectiveness of the proposed approach.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: http://hdl.handle.net/11588/747351
Citazioni
ND
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social impact
simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2021-2023 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.