文献

J-GLOBAL ID：201602213075510706   整理番号：16A1030926

不完全な制約を有するコンセンサスベースのマルチエージェントシステムのフィルタリングと融合【Powered by NICT】

Filtering and fusion of consensus-based multi-agent systems with imperfect constraints

著者 (4件)： Cai Yunze (Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University, and Key Laboratory of System Control and Information Processing, Ministry of Education of China, Shanghai, 200240, China) ,  Duan Hengyu (Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University, and Key Laboratory of System Control and Information Processing, Ministry of Education of China, Shanghai, 200240, China) ,  Wang Hua O. (Department of Mechanical Engineering, Boston University, Boston, MA02215, USA) ,  Zhang Weidong (Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University, and Key Laboratory of System Control and Information Processing, Ministry of Education of China, Shanghai, 200240, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： WCICA  ページ： 3038-3043  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 状態推定(フィルタリング)応用では,ターゲットの状態ベクトルは常にいくつかの先験的制約を含み,このような制約を利用したより正確な推定を得る助けとなるであろう。いくつかの場合には,重要な問題は,このような制約は完全ではない場合があるが,それらを利用し,推定の性能を改善するか。情報は,実世界の知識は絶対的に右ではないので時々「欠陥」を含んでいた。不完全制約と高度に人工知能を有するマルチエージェントシステムの深い研究を提案した:最初に,投影法を用いることにより,従来のKalmanフィルタリングの結果は,制約部分空間上に投影される,コンセンサスに基づいて,この論文は,局所的な情報交換および融合戦略を導入した完全に,ターゲット追跡のシミュレーションをこの論文で言及したアルゴリズムの実現可能性と精度を証明した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 人工知能 ,  状態推定 ,  Kalmanフィルタ ,  アルゴリズム ,  *マルチエージェントシステム ,  *制約条件 ,  情報交換 ,  *フィルタリング
準シソーラス用語： ターゲット追跡 ,  部分空間 ,  状態ベクトル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  電子航法一般  (ND14010O) ,  計算機網  (JC03000K) ,  信号理論  (ND02020G) ,  システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 制約 ,  コンセンサス ,  マルチエージェントシステム ,  フィルタリング ,  融合