Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Sequential Bayes factor testing: a new framework for decision fusion.
Año:2019
Áreas de investigación
  • Redes de sensores
Datos
Descripción
We propose using a Bayes factor sequential hypothesis test for the decision fusion problem in wireless sensor networks, in which several sensors send a report to a fusion center so that a global decision is taken. This problem is frequently modeled in current literature as a hypothesis test from Bernoulli samples. We propose using a sequential composite hypothesis test based on Bayes Factor using Beta distributions as prior distributions. We obtain closed form expressions for the distributions, which allows us to develop a very efficient algorithm to implement our approach. When we validate our approach via simulations, we observe that, when compared to the common counting rule, our algorithm provides a lower average error and requires a smaller number of samples to make a decision.
Internacional
Si
Nombre congreso
2019 IEEE 20th International Workshop on Signal Processing Advances in Wireless Communications (SPAWC)
Tipo de participación
970
Lugar del congreso
Cannes
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-1-5386-6528-2
DOI
10.1109/SPAWC.2019.8815408
Fecha inicio congreso
02/07/2019
Fecha fin congreso
05/07/2019
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Título de las actas
2019 IEEE 20th International Workshop on Signal Processing Advances in Wireless Communications (SPAWC)
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Juan Parras Moral (UPM)
  • Autor: Santiago Zazo Bello (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Centro o Instituto I+D+i: Centro de I+d+i en Procesado de la Información y Telecomunicaciones
  • Grupo de Investigación: Grupo de Aplicaciones del Procesado de Señal (GAPS)
  • Departamento: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones
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