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J-GLOBAL ID：201902248560236356   整理番号：19A0512150

確率的非線形性とセンサ劣化の下での時変システムのための分散フィルタ設計への弾力的アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Resilient Approach to Distributed Filter Design for Time-Varying Systems Under Stochastic Nonlinearities and Sensor Degradation

著者 (5件)： Liu Qinyuan (Department of Automation, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Wang Zidong (College of Electrical Engineering and Automation, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, China) ,  He Xiao (Department of Automation, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Ghinea Gheorghita (Department of Computer Science, Brunel University London, Middlesex, U.K.) ,  Alsaadi Fuad E. (Faculty of Engineering, King Abdulaziz University, Jeddah, Saudi Arabia)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 65  号： 5  ページ： 1300-1309  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0228A  ISSN： 1053-587X  CODEN： ITPRED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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,確率的非線形性を有する離散的時変システムの分類のための分散フィルタリング問題と有限層上のセンサ劣化に関するものである。二段階分布フィルタアルゴリズムを提案した。そこでは,センサノードが局所と隣接ノードの両方からの情報を利用することにより,プラントの状態を協調的に推定する。本論文の目的は,与えられた散発的通信トポロジーに従う無線センサネットワーク上の分散フィルタを設計することである。さらに,実際に実装されたフィルタ利得に関するランダム摂動を抑制するために,弾力性のある操作が保証される。最初に,誘導法を利用することにより,フィルタリング誤差共分散に対する上限を導出し,次に,このような上限を,二次最適化問題を反復的に解くことにより最小化した。センサネットワークのトポロジー情報を説明するために,新しい行列簡素化技術を利用して,与えられたトポロジーに従って利得行列のスパース性を保存し,望ましい準最適フィルタの利得行列に対して解析的パラメータ化を得た。さらに,推定誤差の平均二乗有界性を保証するために十分条件を確立した。数値シミュレーションを行い,提案したフィルタリングアルゴリズムの有効性を検証した。Copyright 2019 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： 有効性 ,  *フィルタ ,  位相幾何学 ,  アルゴリズム ,  *センサ ,  *時変系 ,  十分条件 ,  簡素化 ,  センサネットワーク ,  パラメタリゼーション ,  フィルタリング ,  *非線形性 ,  利得
準シソーラス用語： 推定誤差 ,  無線センサネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 通信網  (ND07030A) ,  統計学  (AB08000H) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 確率 ,  非線形性 ,  時変システム ,  フィルタ設計