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J-GLOBAL ID：202202253782670061   整理番号：22A0696288

分散グラフフィルタのための量子化解析とロバスト設計【JST・京大機械翻訳】

Quantization Analysis and Robust Design for Distributed Graph Filters

著者 (3件)： Ben Saad L. (Department of Electrical Engineering, IT and Cybernetics, University of South-Eastern Norway, Porsgrunn, Norway) ,  Beferull-Lozano B. (WISENET Center, Department of ICT, University of Agder, Grimstad, Norway) ,  Isufi Elvin (Faculty of Electrical Engineering, Mathematics and Computer Science, Delft University of Technology, The Netherlands)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 70  ページ： 643-658  発行年： 2022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： 分散グラフフィルタは,コンセンサス,信号雑音除去,再構成などの分散タスクを解決するため,無線センサネットワーク(WSN)で最近応用されている。しかし,WSNs上で実行されるとき,グラフフィルタは,処理および通信能力と同様に,ネットワーク制限エネルギー制約を扱うべきである。量子化は後者を改善するために基本的役割を果たすが,分散グラフフィルタリングに対するその影響はほとんど理解されていない。また,WSNsは雑音と干渉によるランダムリンク損失の傾向がある。この場合,フィルタ出力は量子化誤差とトポロジーランダム誤差の両方に影響され,フィルタ設計段階で適切に考慮されないならば,フィルタリング反復を通して累積誤差を導き,性能を著しく劣化させる。本論文では,量子化が時間不変および時変グラフの両方にわたって分散グラフフィルタリングにどのように影響するかを解析した。2つの最も一般的なグラフフィルタ(有限インパルス応答(FIR)と自己回帰移動平均(ARMA)グラフフィルタ)に対する量子化効果に関する洞察をもたらした。包括的解析の提供に加えて,量子化ステップサイズが固定されるか,またはフィルタリング反復で動的に変化するとき,フィルタ性能に関する理論的性能保証を考案した。FIRフィルタに対して,動的量子化ステップサイズは,固定ステップサイズ量子化よりも量子化雑音のより多くの低減をもたらすことを示した。ARMAグラフフィルタに対して,反復上の量子化ステップサイズの減少は,定常状態で量子化雑音をゼロに低減することを示した。さらに,時間不変および時変ネットワークの両方に対する量子化雑音を最小化するロバストフィルタ設計戦略を提案した。合成および2つの実データセットに関する数値実験は,著者らの発見を確認し,量子化ビット,フィルタ次数,およびトポロジーランダム性に対するロバスト性の間の異なるトレードオフを示した。Copyright 2022 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： 位相幾何学 ,  *グラフ ,  雑音 ,  *量子化 ,  インパルス応答 ,  フィルタ設計 ,  フィルタリング ,  通信 ,  *分散【dispersion】 ,  FIRフィルタ ,  制約条件 ,  ロバスト性 ,  雑音除去 ,  センサネットワーク
準シソーラス用語： 無線センサネットワーク ,  数値実験 ,  有限インパルス応答 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 信号理論  (ND02020G) ,  通信網  (ND07030A) ,  フィルタ一般  (NC04021I)

タイトルに関連する用語 (4件)： グラフ ,  量子化 ,  解析 ,  ロバスト設計