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J-GLOBAL ID：201902262625408245   整理番号：19A2177328

フェージングチャネルの下でのネットワーク化確率システムのための学習制御アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Learning Control Algorithm for Networked Stochastic Systems Under Fading Channels

著者 (2件)： Qu GangGui (College of Information Science and Technology, Beijing University of Chemical Technology, Beijing, 100029) ,  Shen Dong (College of Information Science and Technology, Beijing University of Chemical Technology, Beijing, 100029)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CCDC  ページ： 2839-2844  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： 本論文において,反復学習制御(ILC)を用いて,フェージングチャネルを有するランダムシステムの正確な追跡の問題を解明した。追跡目標を達成するために,著者らは,時間軸と反復軸によって変化する学習利得マトリックスを設計するために,二次元Kalmanフィルタ方法を使用した。それは入力誤差の共分散のトレースを最小化するので,システムの出力は望ましい値で正確に保つことができる。次に,著者らは,システムの出力側がフェージングチャネルを受けるとき,このアルゴリズムが,追跡誤差が平均二乗センスにおいて零に漸近的に収束することを保証することができるという数学的誘導によって証明した。入力フェージング事例の事例は,類似の方法によって証明することができた。数値シミュレーションを用いて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： *アルゴリズム ,  *確率系 ,  *学習 ,  二次元 ,  シミュレーション ,  共分散 ,  利得 ,  Kalmanフィルタ ,  有効性
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  時間軸 ,  反復学習制御 ,  *制御アルゴリズム ,  *ネットワーク化 ,  *フェージングチャネル , 【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)： フェージングチャネル ,  確率システム ,  学習 ,  制御アルゴリズム