分布式缩放近端ADMM算法在无线传感器网络中的合作定位
摘要：无线网络中的分布式合作定位是一个具有挑战性的问题，因为它通常需要解决一个大规模的非凸和非光滑优化问题。在本文中，我们将经典的合作定位问题重新表述为一个平滑且受约束的非凸最小化问题，而其损失函数在节点上是可分离的。通过利用重新表述的结构，我们提出了两种新颖的缩放近端交替方向乘子法(SP-ADMM)算法，可以以分布式的方式实现。与经典的半定规划松弛技术相比，所提出的算法可以提供更准确的位置估计，并且计算复杂度显著降低。相关的理论分析表明，我们的算法全局收敛于重新表述问题的KKT点和原始问题的临界点，具有有利的次线性$mathcal{O}left(1/T ight)$收敛速度，其中$T$是迭代计数器。数值实验一致表明，所提出的SP-ADMM算法在定位精度和计算复杂度方面优于现有方法，在测试的各种场景中具有不同的网络尺寸、锚点数量、邻居节点平均数量和噪声方差水平。
作者：Mei Zhang and Zhiguo Wang and Feng Yin and Xiaojing Shen
论文ID：2208.12005
分类：Optimization and Control
分类简称：math.OC
提交时间：2023-08-08