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J-GLOBAL ID：201802239872434063   整理番号：18A1681477

モバイルネットワークにおける局所化のための線形分散アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Linear Distributed Algorithms For Localization In Mobile Networks

著者 (4件)： Safavi Sam (Electrical and Computer Engineering, Tufts University, Medford, MA, USA) ,  Khan Usman A. (Electrical and Computer Engineering, Tufts University, Medford, MA, USA) ,  Kar Soummya (Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA) ,  Moura Josre M. F. (Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： SSP  ページ： 638-642  発行年： 2018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： 本論文は,モバイルエージェントの雑音ネットワークにおける分散自己位置確認の問題を研究した。エージェント移動度は確率的運動モデルによって捕捉され,各エージェントの目標は,雑音のあるエージェント間の相対距離測定と隣接エージェントのサブセットとの通信を用いて,その(位置)状態を動的に追跡することである。このようにして得られたBayes追跡定式化は高度に非標準的であり,距離測定は非線形方法における位置に関連する。そして,モバイル環境において,明確な位置結果を提供するために,位置確認プロセスのために接続性を維持することができるかどうかは明らかでない。協調フィルタリング問題追跡可能性を作るために,本論文は最初に状態空間モデルの重心座標ベースの再パラメータ化を提示した。変換された定式化は双線形状態空間に導く。穏やかなネットワーク接続性仮定の下では,特にエージェント間通信ネットワークは平均的に接続され,構造的凸性条件,特に無限に,エージェントは空間の次元を示す。ここでは,各エージェントが,ネットワーク(既知の位置を持つエージェント)に少なくとも一つのアンカーがある限り,各エージェントが有界平均二乗誤差でその位置を追跡することを可能にする。シミュレーションを提示して,提案した分布フィルタリング手順と理論的結果の有効性を例示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 連結性 ,  フィルタリング ,  位置決め ,  重心 ,  パラメタリゼーション ,  距離測定 ,  移動度 ,  *分散アルゴリズム ,  部分集合 ,  *線形性 ,  雑音 ,  エージェント ,  定式化 ,  通信網
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： モバイル ,  局所化 ,  線形 ,  分散アルゴリズム