×
哈吉·查德，希巴；阿马杜·格宁；法赫德·阿卜杜拉；穆加尔贝尔，伊玛德；西蒙·朱利尔

传感器网络中使用方框粒子消息的非参数分布式推理。 （英语） Zbl 1302.62118号

数学。计算。科学。 8，编号3-4，455-478（2014）.
摘要：本文讨论了概率模型以分布式方式存储的分布式系统中的推理问题。图形模型为此类问题的建模提供了强大的工具。受区间分析与粒子滤波相结合的盒型粒子滤波器用于解决时间推理问题的启发，本文引入了一种类似于信念传播的消息传递算法，该算法使用有界误差方法来解决定义在任意图形模型上的推理问题。我们给出了新算法的理论推导，并在无线传感器网络的校准问题上测试了其性能。这是根据一组锚节点定义的一些参考，对一些随机部署的传感器进行定位，这些锚节点的位置是预先已知的。新算法在取得更好或类似性能的同时，显著减少了网络中的信息流通和所需的计算时间。

引用于1文件

MSC公司：

62G99型 非参数推理
62小时99 多元分析
05C90年 图论的应用
2015年1月62日 贝叶斯推断
65G30型 区间和有限算术

关键词：

区间分析；分布式系统；图形模型；贝叶斯推断；信仰传播；无线传感器网络；校准

软件：

PRMLT公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{H.Haj Chhadé}等人，数学。计算。科学。8、编号3--4、455--478（2014；Zbl 1302.62118）
全文： 内政部
OA许可证

参考文献：

[1] Arbula，D.：使用到达角进行无锚点网络定位的分布式算法。摘自：IEEE工业电子国际研讨会论文集，剑桥，第792-797页（2008）·Zbl 1026.93015号
[2] Arulampalam M.S.，Maskell S.，Gordon N.，Clapp T.：在线非线性/非高斯贝叶斯跟踪的粒子滤波器教程。IEEE传输。信号处理。50, 174-188 (2002) ·doi:10.1109/78.978374
[3] Bahi，J.M.，Makhoul，A.，Mostefaoui，A.：基于移动信标的传感器网络定位方法。摘自：第三届IEEE无线和移动计算、网络和通信国际会议论文集，White Plains，pp.44-51（2007）
[4] Ben-Gal，I.：《质量和可靠性统计百科全书》，贝叶斯网络一章。威利，纽约（2007年）·Zbl 1138.62001号
[5] Bishop，C.M.：《模式识别和机器学习》，第8章：图形模型。施普林格，纽约（2006）·Zbl 1107.68072号
[6] Cheung-Mon-Chan，P.：Réseaux Bayésiens et Filters Specialities pour l’egalisation adaptive et le codage conjupoints。博士论文，《国家通信总局》（2003年）
[7] Cook，B.W.，Lanzisera，S.，Pister，K.S.J.：射频智能尘埃的Soc问题。摘自：IEEE会议录，第94卷，第1177-1196页（2006）
[8] Essoloh，M.，Richard，C.，Snoussi，H.：本地化分布dans les re seaux de capteurs sans fil parésolution d'un problème quadrique。参加：GRETSI Troyes座谈会（2007）
[9] Gning，A.，Mihaylova，L.，Abdallah，F.：使用区间分析进行非线性状态估计的均匀概率密度函数混合。摘自：《第十三届信息融合会议记录》，爱丁堡，第1-8页（2010年）·Zbl 1069.68653号
[10] Gning，A.，Mihaylova，L.，bdallah，F.，Ristic，B.：综合跟踪、分类和传感器管理：理论和应用，粒子滤波与跟踪应用的间隔方法相结合一章。威利，纽约（2012）·Zbl 0998.68234号
[11] Gning A.，Ristic B.，Mihaylova L.，Abdallah F.：盒子粒子滤波简介。IEEE信号处理。Mag.30（4），166-171（2013）·doi:10.1109/MSP.2013.2254601
[12] Heurtefeux，K.，Valois，F.：本地化协作捕获器。收录：法国巴黎市郊法语协会（CFIP）（2008年）
[13] Ihler，A.T.：传感器网络中的推断：图形模型和粒子方法。麻省理工学院博士论文（2005年）
[14] Ihler A.T.、Fisher J.W.、Moses R.L.、Willsky A.S.：传感器网络自定位的非参数置信传播。IEEE J.选择。公共区域。23(4), 809-819 (2005) ·doi:10.1109/JSAC.2005.843548
[15] Jaulin L.：连续时间系统的非线性有界误差状态估计。Automatica 38（6），1079-1082（2002）·Zbl 1026.93015号 ·doi:10.1016/S0005-1098（01）00284-9
[16] Jaulin L.，Walter E.：通过区间分析进行集合反演，用于非线性有界误差估计。Automatica 29（4），1053-1064（1993）·Zbl 0776.93001号 ·doi:10.1016/0005-1098（93）90106-4
[17] Jaulin，L.、Kieffer，M.、Didrit，O.、Walter，E.：应用区间分析。施普林格，纽约（2001）·Zbl 1023.65037号
[18] Johansen，A.M.，Doucet，A.：粒子过滤和平滑教程：十五年后。摘自：《牛津非线性滤波手册》，第4-6页（2009年）·Zbl 1513.60043号
[19] Julier，S.、Uhlmann，J.、Durrant-White，H.：滤波非线性系统的新方法。摘自：《美国控制会议记录》，华盛顿特区（1995年）
[20] Kschichang F.R.、Frey B.J.、Loeliger H.A.：因子图和和积算法。IEEE传输。《信息论》47（2），498-519（2001）·Zbl 0998.68234号 ·数字对象标识代码：10.1109/18.910572
[21] Langendoen K.，Reijers N.：无线传感器网络中的分布式定位：定量比较。计算。Netw公司。国际期刊计算。电信通信。Netw公司。规范发布电线。传感器净值。43(4), 499-518 (2003) ·Zbl 1069.68653号
[22] Paskin，M.A.：在概率推理中利用局部性。加州大学伯克利分校博士论文（2004）
[23] Rong，P.，Sichitiu，M.L.：无线传感器网络的到达角定位。收录于：IEEE通信学会第三届年度传感器和特设通信与网络会议记录，Reston，第1卷，第374-382页（2006）
[24] Saad，C.、Bensliane，A.、Konig，J.C.：角度：传感器网络中使用角度进行定位的分布式方法。摘自：《IEEE计算机与通信研讨会论文集》，马拉喀什，第1190-1195页（2008）·Zbl 0776.93001号
[25] Shang，Y.，Rumel，W.，Zhang，Y.，Fromherz，M.：传感器网络中连接的定位。摘自：《IEEE并行和分布式系统事务汇编》，第15卷。第961-974页（2004年）
[26] Sigal，L.：用于对象定位、姿势估计和跟踪的连续状态图形模型。普罗维登斯布朗大学博士论文（2008）
[27] Silverman，B.W.：统计和数据分析的密度估计。收录：统计学和应用概率专著。查普曼和霍尔，伦敦（1986年）·Zbl 0617.62042号
[28] Sudderth，E.B.，Ihler，A.T.，Freeman，W.T.，Willsky，A.S.：非参数信仰传播。收录于：IEEE计算机学会计算机视觉和模式识别会议记录，第一卷，第605-612页（2003）
[29] Sudderth，E.H.：视觉对象识别和跟踪的图形模型。麻省理工学院博士论文（2006）
[30] Wan，E.A.，Van der Merwe，R.：用于非线性估计的无迹卡尔曼滤波器。摘自：信号处理、通信和控制自适应系统研讨会（AS-SPCC），第153-158页。IEEE，路易斯湖（2000）
[31] Welch，G.，Bishop，G.：卡尔曼滤波器简介。在：计算机图形和交互技术年会，洛杉矶。美国艾迪森·韦斯利ACM出版社（2001年）
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。