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J-GLOBAL ID：202002266372462356   整理番号：20A0873825

場の最大のロバスト分散推定【JST・京大機械翻訳】

Robust Distributed Estimation of the Maximum of a Field

著者 (2件)： Manfredi Sabato (Department of Electrical Engineering and Information Technology, University of Naples Federico II, Naples, Italy) ,  Angeli David (Department of Electrical and Electronic Engineering, Control and Power Group, Imperial College London, London, U.K.)
資料名： IEEE Transactions on Control of Network Systems  (IEEE Transactions on Control of Network Systems)
巻： 7  号： 1  ページ： 372-383  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2445A  ISSN： 2325-5870  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： 本論文では,信頼できないセンサ/エージェントの存在下でのフィールドのロバストな分散サンプリングの問題を扱った。いくつかのセンサが有限時間にわたって間違った測定をサンプルできるエージェントによってスパンニングされた領域上の場の最大値を推定するためのアルゴリズムを考案し,最大場値よりも高い。必要十分条件を与えて,最大場値への収束を保証し,ロバストで冗長なアルゴリズム設計を,多重エージェントコンセンサスプロトコルによる徹底的エルゴード探索を結合することによって提示した。このオリジナルのセットアップにおいて,片側相互作用と外因性シグナルの存在が考慮され,後者はエージェントによってサンプリングされた測度を表している。提案したフレームワークと条件の有効性を説明するために代表的な例を示した。Copyright 2020 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： 冗長性 ,  有効性 ,  相互作用 ,  エージェント ,  センサ ,  *ロバスト性 ,  測度 ,  アルゴリズム ,  多重化
準シソーラス用語： アルゴリズム設計 ,  必要十分条件 ,  *分散推定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  信号理論  (ND02020G) ,  長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O)

タイトルに関連する用語 (3件)： 場 ,  ロバスト ,  分散推定