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RESEARCH PRODUCT

Distributed channel prediction for multi-agent systems

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Los sistemas multiagente (MAS) se comunican a través de una red inalámbrica para coordinar sus acciones e informar sobre el estado de su misión. La conectividad y el rendimiento del sistema pueden mejorarse mediante la predicción de la ganancia del canal. Presentamos un esquema basado en regresión de procesos gaussianos (GPR) distribuidos para predecir el canal inalámbrico en términos de la potencia recibida en el MAS. El esquema combina una máquina de comité bayesiano con un esquema de consenso medio, distribuyendo así no sólo la memoria sino también la carga computacional y de comunicación. A través de simulaciones de Monte Carlo, demostramos el rendimiento del GPR propuesto. RACHEL TEC2013-47141-C4-4-R Multi-agent systems (MAS) communicate over a wireless network to coordinate their actions and to report their mission status. Connectivity and system-level performance can be improved by channel gain prediction. We present a distributed Gaussian process regression (GPR) framework for channel prediction in terms of the received power in MAS. The framework combines a Bayesian committee machine with an average consensus scheme, thus distributing not only the memory, but also computational and communication loads. Through Monte Carlo simulations, we demonstrate the performance of the proposed GPR.