分散状態推定フレームワークの下での複雑ネットワークのためのセンサスケジューリング設計【JST・京大機械翻訳】

Duan Peihu; He Lidong; Huang Lingying; Chen Guanrong; Shi Ling

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210159315370 整理番号：22P0275979

分散状態推定フレームワークの下での複雑ネットワークのためのセンサスケジューリング設計【JST・京大機械翻訳】

Sensor Scheduling Design for Complex Networks under a Distributed State Estimation Framework

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発行年： 2022年01月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年01月11日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,共有伝送チャネル上の複雑なネットワークの状態推定のためのセンサスケジューリングを研究した。ノードとして参照される動的システムの複雑なネットワークのために,センサーネットワークを採用して,分散方法でシステム状態を測定,推定し,センサを用いてノードを測定した。推定は,1段階時間遅れとパケット損失を受けるとき,センサから関連ノードへ伝送される。限られた伝送能力のため,センサの一部だけが各時間ステップで情報を送ることができる。この論文の目的は,全体の推定誤差を最小化する最適センサスケジューリング政策を求めることである。分散状態推定フレームワークの下で,この問題をMarkov決定過程として再定式化し,そこでは各ノードに対する1段階報酬を強く結合させた。問題再定式化の実現可能性を確実にする。さらに,最適決定論的および定常政策の存在を保証するために,容易にチェックできる条件を確立した。さらに,最適政策は閾値を持ち,これらの政策を求める際に計算量を削減するのに使用できることが分かった。最後に,理論的結果の有効性をいくつかのシミュレーション例によって例証した。【JST・京大機械翻訳】

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無線通信一般 , 通信網

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