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J-GLOBAL ID：201802228831500810   整理番号：18A0586547

協調自律ネットワークを用いたビザンチン回復力のある局所最適検出【Powered by NICT】

Byzantine-Resilient locally optimum detection using collaborative autonomous networks

著者 (6件)： Kailkhura Bhavya (Lawrence Livermore National Laboratory) ,  Ray Priyadip (Lawrence Livermore National Laboratory) ,  Rajan Deepak (Lawrence Livermore National Laboratory) ,  Yen Anton (Lawrence Livermore National Laboratory) ,  Barnes Peter (Lawrence Livermore National Laboratory) ,  Goldhahn Ryan (Lawrence Livermore National Laboratory)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CAMSAP  ページ： 1-5  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： 本論文では,背景クラッタに埋もれた弱い放射線源を検出するための局所的最適検出限界(LOD)方式を提案した。自律センサネットワークにおける提案方式を実現するための,乗算器(ADMM)の交互方向法に基づく分散アルゴリズムを開発した。結果はアルゴリズムの性能は低SNR領域における集中透視検出アルゴリズムに近づくと,優れた収束速度とスケーリング挙動(ノード数w.r.t.)を示すことが分かった。Byzantine弾性検出のための低オーバヘッド,ロバストADMMアルゴリズムを考案し,データ改ざん攻撃に対するそのロバスト性を実証した。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： *ネットワーク ,  透視 ,  アルゴリズム ,  クラッタ ,  線源 ,  分散アルゴリズム ,  ロバスト性 ,  センサネットワーク ,  乗算器
準シソーラス用語： 改竄 ,  オーバヘッド ,  収束速度 ,  検出アルゴリズム ,  低SN比 ,  *自律性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 協調 ,  自律 ,  ビザンチン ,  回復