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J-GLOBAL ID：201702271982317215   整理番号：17A1395222

適応ネットワークのためのマルチレベル拡散Kalmanフィルタアルゴリズム【Powered by NICT】

Multi-level diffusion Kalman filter algorithm for adaptive networks

著者 (4件)： Yang Xiaorui (School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, P. R. China) ,  Han Wenxuan (School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, P. R. China) ,  Jia Lijuan (School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, P. R. China) ,  Kanae Shunshoku (Fukui University of Technology, Fukui, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCC  ページ： 8895-8900  発行年： 2017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： 適応ネットワーク上の分散状態推定の問題を検討し,エージェントは共通状態パラメータベクトルを推定するために協調する。センシングターゲット領域が大きすぎるまたは大きな適応型ネットワークの収束速度の改善を望むなら,単一レベル拡散アルゴリズムはより優れた性能を持っていないので,著者らは拡散戦略を実行するネットワークはsupernodesと呼ばれるいくつかの特殊なノードを定義することにより増強されるがマルチレベル拡散Kalmanフィルタアルゴリズムを研究した。推定精度を改善するために,ここではまた,重力で規格化された拡散Kalmanフィルタアルゴリズムを研究した。シミュレーション結果は,マルチレベル拡散Kalmanフィルタアルゴリズムは単一レベル拡散Kalmanフィルタアルゴリズムよりも優れた精度と収束性能を持つことを示した。さらに,アルゴリズムの性能をさらに改善するために,著者らは,平均重量法よりも良好な重力で規格化された方法を検討した。Copyright 2017 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： *アルゴリズム ,  *ネットワーク ,  標準化 ,  シミュレーション ,  *Kalmanフィルタ ,  エージェント ,  重力
準シソーラス用語： 推定精度 ,  収束速度 ,  分散状態 ,  *マルチレベル ,  *適応ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 通信網  (ND07030A) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 適応ネットワーク ,  マルチレベル ,  拡散 ,  Kalmanフィルタ ,  アルゴリズム