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J-GLOBAL ID：201702225268827058   整理番号：17A0368796

パケットドロップアウトとランダムな不確定性発生のネットワーク化された故障推定への反復アプローチ【Powered by NICT】

Recursive approach to networked fault estimation with packet dropouts and randomly occurring uncertainties

著者 (5件)： Song Yue (Department of Applied Mathematics, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China) ,  Hu Jun (Department of Applied Mathematics, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China) ,  Chen Dongyan (Department of Applied Mathematics, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China) ,  Ji Donghai (Department of Applied Mathematics, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China) ,  Liu Fengqiu (Department of Applied Mathematics, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 214  ページ： 340-349  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,ランダムに発生する不確実性,確率的非線形性とパケットドロップアウトの同時存在下での時変ネットワークシステムのクラスのための故障推定問題を論じた。ランダム発生不確実性とパケットドロップアウトの現象は,既知の発生確率と相互に独立なランダム変数を利用して特性化した。確率的非線形性も特別な場合として多くの既知の非線形性をカバーできると考えられている。,全てのランダムに発生する不確実性,確率的非線形性とパケットドロップアウトのための,推定誤差共分散の最適化した上限は,各時間ステップで導出し,推定量利得の陽形式を提供するように主要な焦点は,故障推定アルゴリズムの設計である。副産物として,未知のシステム状態を同時に推定した。新しい補償スキームは不完全な測定の統計的性質を用いて適切に推定性能を改善するために導入したことに注目すべきである。さらに,欠落確率に関してそのような最適上限の微量の単調性は理論的観点から明らかにした。最後に,提案した推定補償方式の有用性をシミュレーション例により実証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 最適化 ,  非線形性 ,  *不確実性 ,  キャラクタリゼーション ,  性能分析 ,  推定量 ,  利得
準シソーラス用語： 単調性 ,  統計的性質 ,  誤差共分散 ,  ランダム変数 ,  発生確率 ,  時変ネットワーク ,  *ネットワーク化 ,  *パケットドロップアウト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ネットワーク化されたシステム ,  時変システム ,  故障推定 ,  パケットドロップアウト ,  ランダム発生不確実性 ,  性能解析

分類 (4件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  制御工学一般  (IC01000V) ,  システム・制御工学一般  (IA01010A) ,  システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (4件)： パケットドロップアウト ,  不確定性 ,  故障推定 ,  反復