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J-GLOBAL ID：201902261565487543   整理番号：19A2768896

分散コンセンサスに基づく拡張Kalmanフィルタリング:Bayes展望【JST・京大機械翻訳】

Distributed Consensus-Based Extended Kalman Filtering: A Bayesian Perspective

著者 (2件)： Wang Shengdi (University of Bremen,Department of Communications Engineering,,Bremen,,Germany) ,  Dekorsy Armin (University of Bremen,Department of Communications Engineering,,Bremen,,Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： EUSIPCO  ページ： 1-5  発行年： 2019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,一連のノードが逐次観測に基づいて非線形動的システムの隠れ状態を協調的に推定する分散状態推定問題を研究した。この問題を解決するための一般的なアプローチとして,拡張Kalmanフィルタ(EKF)をBayesの観点から考察した。一次Taylor級数を用いて状態空間モデルを線形化した後,コンセンサス制約と結合した線形Gauss仮定の下で,等価最大事後確率(MAP)推定問題を構築した。コンセンサスに基づくMAP問題を,乗算器(ADMM)の交互方向方法によって,分布的に解明した。得られた分散アルゴリズムは,ノード間のロバストなコンセンサスベースの状態推定を保証し,中心解に収束することができる。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： ロバスト性 ,  状態推定 ,  *動的系 ,  乗算器 ,  分散アルゴリズム ,  線形性 ,  最大事後確率 ,  線形化 ,  状態空間モデル ,  Taylor級数 ,  *拡張Kalmanフィルタ
準シソーラス用語： 分散状態 ,  *分散合意 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 分散コンセンサス ,  拡張Kalmanフィルタ ,  展望