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J-GLOBAL ID：202202278199899573   整理番号：22A0855644

各ノードのための異なる雑音型を持つ分散ネットワーク内システム同定のためのロバストな雑音Indicator【JST・京大機械翻訳】

Robust Noise Indicator for Distributed In-Network System Identification with Different Noise Types for Each Node

著者 (3件)： Wang Wenyuan (The School of Electrical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu, China) ,  Wang Wenyuan (The School of Internet of Things Engineering, Jiangnan University, Wuxi, China) ,  Zhao Haiquan (The School of Electrical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu, China)
資料名： Circuits, Systems, and Signal Processing  (Circuits, Systems, and Signal Processing)
巻： 41  号： 4  ページ： 1957-1971  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0430B  ISSN： 0278-081X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 分散ノードがGaussと一般化Gauss分布雑音を含む異なるタイプの雑音によって汚染されると,拡散分散最小平均二乗アルゴリズムは性能劣化にひどく悩まされる。この問題に取り組むために,本論文は,バックグラウンドノイズ非Gauss性を同定し,インパルス雑音を検出する背景とインパルス雑音指標を提案した。次に,ノイズ指標の結果に従って,異なるノードが種々のノイズタイプを共有する分散ネットワーク同定のために,異なる分散アルゴリズムを選択した。提案アルゴリズムは,分散条件付き選択アルゴリズムと呼ばれ,それは,関連アルゴリズムの利点を結合することにより,既存の拡散ベースアルゴリズムより優れていた。非インパルスとインパルス干渉によるシミュレーションは,提案したアルゴリズムの有効性を確認した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 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 ,  拡散 ,  干渉 ,  *雑音 ,  *システム同定 ,  インパルス雑音 ,  *分散【variance】 ,  有効性 ,  *ロバスト性 ,  適応フィルタ ,  分散アルゴリズム
準シソーラス用語： 背景雑音 ,  LMSアルゴリズム ,  非Gauss性 ,  力積 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 分散アルゴリズム ,  適応フィルタ ,  衝撃雑音 ,  騒音指標 ,  非Gauss雑音

分類 (3件)： 通信網  (ND07030A) ,  信号理論  (ND02020G) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： ノード ,  雑音 ,  分散ネットワーク ,  システム同定 ,  ロバスト