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纠结网络粒子滤波器

swMATH ID: 38321
软件作者: Tslil,Or;塔尔·费纳;阿维希·卡米
描述: 纠结网络中的分布式信息融合。分散/分布式系统作为一个整体智能运行的潜力取决于其组成部分交换和处理信息的能力。在传感器网络和多智能体平台中,这可以通过分布式信息融合技术实现。这些方法的本质要求指定或至少近似网络中各个实体之间的统计相关性。然而,随着网络规模的增加,这变得不切实际。在过去的几年里,已经设计了许多可扩展的技术,这些技术放宽了这一限制,同时保持了许多所需的统计特性,如一致性和收敛性。在这里,我们提出了一种设计和分析潜在大规模网络中信息融合的方法。缠结网络是我们形式主义的研究对象,它是一种灵活的图解模型,可以捕获可伸缩信息融合的关键特性。缠结网络具有一个自然的等价概念:如果可以通过连续应用局部变形将两个网络转换为另一个网络,则这两个网络是等价的。任何这样的变形都会保持网络中估计器的信息含量和一致性。我们导出了用于纠结网络上分布式信息融合的基于粒子滤波的新算法,并分析了它们在各种环境下的性能。缠结网络的代数性质与图的代数性质相似。特别地,我们证明了网络中估计量之间的一致性由网络关联矩阵的谱间隙控制,该谱间隙是拉普拉斯图的模拟。通过与最先进的分布式信息融合技术的比较,证明了该框架的实用性。
主页: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0005109820306191
源代码:  https://github.com/ortslil64/tangle-network-particle-filter
依赖项: 蟒蛇
关键词: 分布式信息融合;粒子滤波;切尔诺夫信息;传感器网络;缠结机;Kullback-Leibler散度;容错网络;低维拓扑
相关软件: github
引用于: 1文件

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1 Automatica公司

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1 系统论;控制(93至XX)

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