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J-GLOBAL ID：201802226130826182   整理番号：18A0243375

Kalmanフィルタリングセンサ選択における平均二乗誤差は約優モジュラである【Powered by NICT】

The mean square error in Kalman filtering sensor selection is approximately supermodular

著者 (3件)： Chamon Luiz F. O. (Electrical and Systems Engineering, University of Pennsylvania) ,  Pappas George J. (Electrical and Systems Engineering, University of Pennsylvania) ,  Ribeiro Alejandro (Electrical and Systems Engineering, University of Pennsylvania)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CDC  ページ： 343-350  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： 状態推定平均二乗誤差(MSE)を最小化するための大規模システムにおけるセンサ選択の問題を考察した。より具体的には,近似超モジュラ性の概念を利用するKalmanフィルタリングのコンテキストの中でこの問題の貪欲解のための近最適性証明書を導出した。は,典型的なアプリケーションシナリオにおいて,これらの証明書は典型的な1/e保証に近づくことを示した。センサ選択問題は一般にNP困難であるので,これらの性能限界が重要である。,それらの溶液は中程度の大規模な問題に対しても実際に近似するだけである。これらの近似を導出する一般的な方法は,凸緩和によるものであった。これらは,しかし,性能保証をしていない。もう一つのアプローチは欲張り探索を使用し,この場合にもMSEが劣モジュラも優モジュラないため典型的な保証は成立しなかった。この問題は,一般的に代理優モジュラ性能指数,対数detなどを用いて検討した残念なことに,これはMSEを最小にする同等ではない。本研究は元の問題への変化は,性能保証を得るために必要なないことを示した。Copyright 2018 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： 緩和現象 ,  対数 ,  大規模系 ,  状態推定 ,  近似法 ,  NP困難 ,  凸形 ,  性能指数 ,  *Kalmanフィルタ
準シソーラス用語： 性能保証 ,  証明書 ,  最適性 ,  モジュラ性 ,  *平均二乗誤差 ,  *センサ選択 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 信号理論  (ND02020G) ,  計算理論  (JB02000A) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： Kalmanフィルタ ,  センサ選択 ,  平均二乗誤差