Centralized Fusion(중앙 집중식 융합)란 무엇입니까?
Centralized Fusion 중앙 집중식 융합 - Sufficient conditions are established for the convergence of the centralized fusion (CF) under the assumption of bounded estimation error covariance, and a measure of performance is derived from the convergence conditions. [1] In this paper, we study the centralized fusion (CF) and weighted measurement fusion (WMF) robust steady-state Kalman filtering problem for a class of multisensor networked systems with mixed uncertainties including multiplicative noises, two-step random delays, missing measurements, and uncertain noise variances. [2] In this work, we acquired data from 52 preterm infants during NICU monitoring, in order to propose an early bradycardia detector which is based on a decentralized fusion of three detectors. [3] The employed multi-object filter uses labeled multi-Bernoulli distributions and allows for combining different sensor modules with sensor-specific update routines through centralized fusion. [4] We show that this new approach allows us to very closely predict the behavior of a radar tracker by comparing the new performance prediction to Monte Carlo runs of a tracker on a model 3-radar tracking problem with centralized fusion. [5] The state estimator structure is developed based on the linear Kalman filter with the additional steps for the centralized fusion of events data and optimal reconstruction of signals by projection onto convex sets. [6] For fusion estimation of multisensor nonlinear systems, we present the centralized fusion based on the modified filter. [7] Such cooperative MC solutions are based on the centralized fusion of independent features or decisions made at sensors. [8] Some properties of the RFE are discussed, and numerical simulations are also present to compare the tracking performance of RFE with that of the centralized fusion and CI method. [9] Subsequently, a centralized fusion of GG and three-axis magnetometer (TAM) measurement data is employed to improve the accuracy and reliability of the proposed approach for space navigation. [10] The MFPD method calculates a binary Bayesian probability for each derived feature and makes a centralized fusion, using the Kullback-Leibler divergence. [11] The Kalman filtering algorithm and the extended Kalman filtering algorithm can obtain the centralized fusion and fusion estimation algorithm of the system. [12] Then, the distributed implementation is designed via average consensus with the corresponding weight of each component being updated distributively, in order to ensure that the Gaussian mixture distribution of the posterior probability density in each processing unit asymptotically approximates the corresponding one in the centralized fusion as closely as possible. [13] Results from Monte Carlo simulations show that the accuracy of the proposed IF-based T2TF is close to that of the centralized fusion with varying levels of process noise and communication data rate. [14]유계 추정 오차 공분산을 가정하여 중앙집중식 융합(CF)의 수렴을 위한 충분한 조건을 설정하고 수렴 조건에서 성능 척도를 도출합니다. [1] 이 논문에서 우리는 곱셈 잡음, 2단계 랜덤 지연, 측정 누락, 불확실한 소음 변화. [2] 이 연구에서 우리는 3개의 검출기의 분산 융합을 기반으로 하는 조기 서맥 검출기를 제안하기 위해 NICU 모니터링 중에 52명의 미숙아로부터 데이터를 획득했습니다. [3] 사용된 다중 개체 필터는 레이블이 지정된 다중 베르누이 분포를 사용하고 중앙 집중식 융합을 통해 센서별 업데이트 루틴과 서로 다른 센서 모듈을 결합할 수 있습니다. [4] 우리는 이 새로운 접근 방식을 통해 새로운 성능 예측을 중앙 집중식 융합이 있는 모델 3-레이더 추적 문제에 대한 추적기의 Monte Carlo 실행과 비교하여 레이더 추적기의 동작을 매우 밀접하게 예측할 수 있음을 보여줍니다. [5] 상태 추정기 구조는 이벤트 데이터의 중앙 집중식 융합 및 볼록 세트로의 투영에 의한 신호의 최적 재구성을 위한 추가 단계가 있는 선형 칼만 필터를 기반으로 개발되었습니다. [6] 다중 센서 비선형 시스템의 융합 추정을 위해 수정된 필터를 기반으로 하는 중앙 집중식 융합을 제시합니다. [7] 이러한 협력 MC 솔루션은 독립적인 기능의 중앙 집중식 융합 또는 센서에서 내리는 결정을 기반으로 합니다. [8] RFE의 일부 속성이 논의되고 RFE의 추적 성능을 중앙 집중식 융합 및 CI 방법의 추적 성능과 비교하기 위한 수치 시뮬레이션도 제공됩니다. [9] 그 후, GG와 3축 자력계(TAM) 측정 데이터의 중앙 집중식 융합을 사용하여 제안된 우주 항법 접근 방식의 정확성과 신뢰성을 향상시킵니다. [10] MFPD 방법은 파생된 각 특성에 대한 이진 베이지안 확률을 계산하고 Kullback-Leibler 발산을 사용하여 중앙 집중식 융합을 만듭니다. [11] 칼만 필터링 알고리즘과 확장 칼만 필터링 알고리즘은 시스템의 중앙 집중식 융합 및 융합 추정 알고리즘을 얻을 수 있습니다. [12] 그런 다음 각 처리 단위의 사후 확률 밀도의 가우시안 혼합 분포가 중앙 집중식 융합의 해당 가중치에 점근적으로 근사하도록 각 구성 요소의 해당 가중치가 분산 업데이트되는 평균 합의를 통해 분산 구현을 설계합니다. 가능한 한. [13] Monte Carlo 시뮬레이션의 결과는 제안된 IF 기반 T2TF의 정확도가 다양한 수준의 프로세스 노이즈 및 통신 데이터 속도를 사용하는 중앙 집중식 융합의 정확도에 가깝다는 것을 보여줍니다. [14]
Robust Centralized Fusion
The guaranteed cost robust centralized fusion (CF) estimation problem for systems with uncertain noise variances, missing measurements and moving average colored measurement noise is addressed The original system is converted into one only with uncertain noise variances by model transformation method. [1] For system with uncertain noise variances, two kinds of guaranteed cost (GC) robust centralized fusion (CF) and weighted measurement fusion (WMF) Kalman predictors are presented based on minimax robust estimation principle and parameterization of perturbances of uncertain noise variances. [2]불확실한 잡음 분산, 측정 누락 및 이동 평균 컬러 측정 잡음이 있는 시스템에 대한 보장된 비용 강력한 중앙 집중식 융합(CF) 추정 문제가 해결됩니다. 원래 시스템은 모델 변환 방법에 의해 불확실한 잡음 분산만 있는 시스템으로 변환됩니다. [1] 불확실한 잡음 분산이 있는 시스템의 경우, minimax 강건한 추정 원리와 불확실한 잡음 변화의 섭동 매개변수화를 기반으로 두 종류의 GC(Guarranted Cost) 강력한 중앙 집중식 융합(CF) 및 가중 측정 융합(WMF) 칼만 예측자가 제시됩니다. [2]
Optimal Centralized Fusion
As the Taylor series expansion term increases, WMF- CKF will gradually converge to the optimal centralized fusion (CF-CKF) algorithm. [1] Simulation results show that for the proposed consensus tracking, each robot performs like a fusion center and has nearly identical accuracy to the optimal centralized fusion strategy, while the communication burden has been extensively reduced. [2]Taylor 급수 확장 항이 증가함에 따라 WMF-CKF는 점차적으로 최적의 중앙 집중식 융합(CF-CKF) 알고리즘으로 수렴됩니다. [1] 시뮬레이션 결과는 제안된 합의 추적의 경우 각 로봇이 융합 센터처럼 작동하고 최적의 중앙 집중식 융합 전략과 거의 동일한 정확도를 갖는 반면 통신 부담은 크게 감소되었음을 보여줍니다. [2]
centralized fusion algorithm
The dynamic mathematical model of the “Arctic AUV” was established, and the system parameter identification method based on the multi-sensor least squares centralized fusion algorithm was proposed. [1] Then, a centralized fusion algorithm for an asynchronous sensor network is deduced. [2] This paper presents a centralized fusion algorithm based on the interacting multiple models and the adaptive Kalman filter (IMMCFAKF) for target tracking in UASNs. [3] Based on the centralized fusion algorithm and the well-known Unscented Kalman Filter, a the centralized fusion Unscented Kalman Filter is presented for nonlinear multi-sensor systems with correlated noises. [4] Performance of proposed three algorithms, including a centralized fusion algorithm and two distributed fusion algorithms, is realized by using Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density (GM-PHD) filter and some numerical simulations are given. [5]“Arctic AUV”의 동적 수학적 모델이 확립되었고, 다중 센서 최소 자승 중앙 집중식 융합 알고리즘에 기반한 시스템 매개변수 식별 방법이 제안되었습니다. [1] 그런 다음 비동기식 센서 네트워크를 위한 중앙 집중식 융합 알고리즘을 추론합니다. [2] 이 논문은 UASN에서 표적 추적을 위한 상호 작용하는 다중 모델과 적응형 칼만 필터(IMMCFAKF)를 기반으로 하는 중앙 집중식 융합 알고리즘을 제시합니다. [3] 중앙 집중식 융합 알고리즘과 잘 알려진 Unscented Kalman Filter를 기반으로 하는 중앙 집중식 융합 Unscented Kalman Filter는 상관 노이즈가 있는 비선형 다중 센서 시스템에 대해 제시됩니다. [4] 중앙집중식 융합 알고리즘과 2개의 분산 융합 알고리즘을 포함하여 제안된 3가지 알고리즘의 성능은 GM-PHD(Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density) 필터를 사용하여 구현하고 일부 수치 시뮬레이션을 제공합니다. [5]
centralized fusion estimator
In addition, for multisensor systems, a centralized fusion estimator by reordering measurement data from sensors and a suboptimal distributed covariance intersection fusion estimator are proposed, respectively. [1] The proposed decentralized fusion estimators have good abilities in reliability, fault tolerance and computation efficiency due to the netted parallel structure. [2] Using the last observation that successfully arrived when a packet is lost, the optimal linear centralized fusion estimators, including filter, multi-step predictors and fixed-point smoothers, are obtained via an innovation approach; this approach is a general and useful tool to find easily implementable recursive algorithms for the optimal linear estimators under the least-squares optimality criterion. [3] Based on a recent developed compensation strategy of packet losses that the predictor of lost observation is used as the observation when a packet is lost, centralized fusion estimators (CFEs), including the filter, predictor and smoother, in the linear unbiased minimum variance (LUMV) sense are first designed by completing square method. [4]또한, 다중 센서 시스템의 경우 센서로부터 측정 데이터를 재정렬하여 중앙 집중식 융합 추정기와 차선 분산 공분산 교차 융합 추정기를 각각 제안합니다. [1] 제안된 분산형 융합 추정기는 네팅된 병렬 구조로 인해 신뢰성, 내결함성 및 계산 효율성 면에서 우수한 성능을 보입니다. [2] 패킷이 손실되었을 때 성공적으로 도착한 마지막 관찰을 사용하여 필터, 다단계 예측기 및 고정 소수점 평활기를 포함한 최적의 선형 중앙 집중식 융합 추정기를 혁신 접근 방식을 통해 얻습니다. 이 접근 방식은 최소 제곱 최적성 기준에서 최적의 선형 추정기에 대해 쉽게 구현할 수 있는 재귀 알고리즘을 찾는 데 일반적이고 유용한 도구입니다. [3] 패킷 손실 시 관측값으로 손실 관찰 예측기가 사용된다는 최근 개발된 패킷 손실 보상 전략을 기반으로 LUMV에서 필터, 예측기 및 평활기를 포함한 중앙 집중식 융합 추정기(CFE) ) 센스는 먼저 제곱법을 완성하여 설계합니다. [4]
centralized fusion filter
The centralized fusion filter is proposed via an innovation analysis approach. [1] ,Based on the Gaussian approximation recursive filter framework, the authors derive the centralized fusion filter and using the projection theorem, the authors derive the centralized fusion smoother. [2] The equivalence on estimation accuracy of the proposed sequential fusion filter and centralized fusion filter is proven. [3] Then, based on the rule of CI fusion and the same factor in centralized fusion filter, the distributed fusion filter is designed. [4]중앙 집중식 융합 필터는 혁신 분석 접근 방식을 통해 제안됩니다. [1] ,가우스 근사 재귀 필터 프레임워크를 기반으로 저자는 중앙 집중식 융합 필터를 유도하고 투영 정리를 사용하여 저자는 중앙 집중식 융합 평활화를 유도합니다. [2] 제안된 순차 융합 필터와 중앙 집중식 융합 필터의 추정 정확도에 대한 동등성이 입증되었다. [3] 그런 다음 CI 융합의 규칙과 중앙 집중식 융합 필터의 동일한 요소를 기반으로 분산 융합 필터를 설계합니다. [4]
centralized fusion approach
A centralized fusion approach based on the Kullback-Leibler divergence (KLD), optimally combines these mono-feature distributions in order to produce a final detection. [1] Through a comparative study with a centralized fusion approach, the proposed method is verified to be able to provide high accuracy up to 96. [2]Kullback-Leibler divergence(KLD)를 기반으로 하는 중앙 집중식 융합 접근 방식은 최종 탐지를 생성하기 위해 이러한 단일 특성 분포를 최적으로 결합합니다. [1] 중앙 집중식 융합 접근 방식과의 비교 연구를 통해 제안된 방법이 최대 96까지의 높은 정확도를 제공할 수 있음을 확인했습니다. [2]
centralized fusion strategy
Simulation results show that for the proposed consensus tracking, each robot performs like a fusion center and has nearly identical accuracy to the optimal centralized fusion strategy, while the communication burden has been extensively reduced. [1] In this essay, a new multi-sensor particle CPHD filtering algorithm is proposed which uses centralized fusion strategy. [2]시뮬레이션 결과는 제안된 합의 추적의 경우 각 로봇이 융합 센터처럼 작동하고 최적의 중앙 집중식 융합 전략과 거의 동일한 정확도를 갖는 반면 통신 부담은 크게 감소되었음을 보여줍니다. [1] 이 에세이에서는 중앙 집중식 융합 전략을 사용하는 새로운 다중 센서 입자 CPHD 필터링 알고리즘을 제안합니다. [2]
centralized fusion estimation 중앙 집중식 융합 추정
The centralized fusion estimation problem for discrete-time vectorial tessarine signals in multiple sensor stochastic systems with random one-step delays and correlated noises is analyzed under different T-properness conditions. [1] The centralized fusion estimation problem for discrete-time vectorial tessarine signals in multiple sensor stochastic systems with random one-step delays and correlated noises is analyzed under different T-properness conditions. [2]임의의 1단계 지연 및 상관된 노이즈가 있는 다중 센서 확률 시스템에서 이산 시간 벡터 테사린 신호에 대한 중앙 집중식 융합 추정 문제는 다양한 T 특성 조건에서 분석됩니다. [1] 임의의 1단계 지연 및 상관된 노이즈가 있는 다중 센서 확률 시스템에서 이산 시간 벡터 테사린 신호에 대한 중앙 집중식 융합 추정 문제는 다양한 T 특성 조건에서 분석됩니다. [2]
centralized fusion structure 중앙 집중식 융합 구조
What is more, a centralized fusion structure is used to process the DMI, GNSS, and INS data. [1] The centralized fusion structure is adopted to process measurements of multi-aircraft to improve the accuracy of target state estimation. [2]또한 DMI, GNSS 및 INS 데이터를 처리하기 위해 중앙 집중식 융합 구조가 사용됩니다. [1] 중앙 집중식 융합 구조는 목표 상태 추정의 정확도를 향상시키기 위해 다중 항공기의 측정을 처리하기 위해 채택되었습니다. [2]