Publication

Adjustment of combination weights over adaptive diffusion networks

Ali H. Sayed
2014
Article de conférence
Résumé

We show how the convergence time of an adaptive network can be estimated in a distributed manner by the agents. Using this procedure, we propose a distributed mechanism for the nodes to switch from using fixed doubly-stochastic combination weights to adaptive combination weights. By doing so, and by knowing when to switch, the agents are able to enhance their steady-state mean-square-error performance without degrading the rate of convergence during the transient phase of the learning algorithm.

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