Distributed Filtering(분산 필터링)란 무엇입니까?
Distributed Filtering 분산 필터링 - This paper is concerned with the problem of distributed filtering for interconnected large-scale systems. [1] This note is concerned with the problem of distributed filtering for multitarget tracking systems with coupled measurements. [2] ABSTRACT This paper is concerned with performance analysis and distributed filtering for spatially interconnected systems (SISs) over specified frequency ranges, including entire frequency (EF) range and finite frequency (FF) range. [3] This paper presents a review of the state-of-the-art of distributed filtering and control of industrial CPSs described by differential dynamics models. [4] We consider the problem of network security for distributed filtering under false data injection attacks over a wireless sensor network. [5] Consensus-based distributed filtering is an effective technique for state estimation or data fusion over sensor networks. [6] We study the problem of distributed filtering for state space models over networks, which aims to collaboratively estimate the states by a network of nodes. [7] This paper presents a unified framework for distributed filtering and control of state-space processes. [8] ABSTRACTThis paper is concerned with H∞ performance analysis and distributed filtering for spatially interconnected systems (SISs) over specified frequency ranges, including entire frequency (EF) range and finite frequency (FF) range. [9] In this paper, we consider the attack detection issues for consensus-based distributed filtering. [10]이 논문은 상호 연결된 대규모 시스템에 대한 분산 필터링 문제에 관한 것입니다. [1] 이 참고 사항은 결합된 측정이 있는 다중 표적 추적 시스템에 대한 분산 필터링 문제와 관련이 있습니다. [2] 요약 이 문서는 전체 주파수(EF) 범위와 유한 주파수(FF) 범위를 포함하여 지정된 주파수 범위에 걸쳐 공간적으로 상호 연결된 시스템(SIS)에 대한 성능 분석 및 분산 필터링에 관한 것입니다. [3] 이 백서에서는 차동 역학 모델로 설명되는 산업용 CPS의 최신 분산 필터링 및 제어에 대한 검토를 제공합니다. [4] 무선 센서 네트워크를 통한 허위 데이터 주입 공격에서 분산 필터링을 위한 네트워크 보안 문제를 고려합니다. [5] 합의 기반 분산 필터링은 센서 네트워크를 통한 상태 추정 또는 데이터 융합에 효과적인 기술입니다. [6] 우리는 노드 네트워크에 의해 상태를 협력적으로 추정하는 것을 목표로 하는 네트워크를 통한 상태 공간 모델에 대한 분산 필터링 문제를 연구합니다. [7] 이 백서는 상태 공간 프로세스의 분산 필터링 및 제어를 위한 통합 프레임워크를 제시합니다. [8] 요약 이 문서는 전체 주파수(EF) 범위와 유한 주파수(FF) 범위를 포함하여 지정된 주파수 범위에 걸쳐 공간적으로 상호 연결된 시스템(SIS)에 대한 H∞ 성능 분석 및 분산 필터링에 관한 것입니다. [9] 이 논문에서는 합의 기반 분산 필터링에 대한 공격 탐지 문제를 고려합니다. [10]
Resilient Distributed Filtering 탄력적인 분산 필터링
This paper addresses the resilient distributed filtering problem for a class of time-varying multirate systems over sensor networks subject to time-correlated fading channels. [1] In this paper, the resilient distributed filtering problem is addressed for discrete stochastic uncertain time-varying systems with missing measurements and stochastic uncertainties over wireless sensor networks. [2]이 문서는 시간 상관 페이딩 채널에 영향을 받는 센서 네트워크를 통해 시간에 따라 변하는 다중 속도 시스템 클래스에 대한 탄력적인 분산 필터링 문제를 해결합니다. [1] 이 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 측정값이 누락되고 확률론적 불확실성이 있는 이산 확률론적 불확실 시변 시스템에 대한 탄력적 분산 필터링 문제를 다룹니다. [2]
distributed filtering problem 분산 필터링 문제
This article deals with the distributed filtering problem for a class of discrete-time Markov jump systems over sensor networks. [1] This paper addresses the resilient distributed filtering problem for a class of time-varying multirate systems over sensor networks subject to time-correlated fading channels. [2] This paper is concerned with the distributed filtering problem for a class of delayed nonlinear systems with random sensor saturation (RSS) under a dynamic event-triggered mechanism. [3] In this paper, the resilient distributed filtering problem is addressed for discrete stochastic uncertain time-varying systems with missing measurements and stochastic uncertainties over wireless sensor networks. [4] This paper studies a distributed filtering problem for sensor networks, where sensor nodes may suffer from their own fading measurements and random delayed and lost state estimates of their neighbor nodes. [5] This article is concerned with a distributed filtering problem for Markov jump systems subject to the measurement loss with unknown probabilities. [6] Moreover, as an application of the developed GKYP lemma, the FF distributed filtering problem for nonideally interconnected NCS is studied. [7] This paper addresses a distributed filtering problem for saturated systems over sensor network with measurement outliers, where the multiplicative noises are used to characterize the internal behaviors of system model. [8] This article addresses the prediction-based distributed filtering problem for a class of time-varying nonlinear stochastic systems with communication delays and missing measurements through the sensor networks. [9] This paper handles the event-triggered distributed filtering problem for a class of discrete-time systems with integral measurements over sensor networks (SNs). [10] In this article, the distributed filtering problem is investigated for a class of nonlinear systems. [11] In this paper, the prediction-based distributed filtering problem is discussed for a class of time-varying stochastic systems with communication delay and different types of noises over sensor networks. [12] This paper is concerned with the distributed filtering problem for a class of discrete-time stochastic systems over a sensor network with a given topology. [13] The paper focuses on the distributed filtering problem over wireless sensor networks (WSNs) for a class of discrete-time T-S fuzzy systems with immeasurable premise variables and Sigma-Delta quantiser. [14] The distributed filtering problem with complete information exchanges from its neighbors is also investigated. [15] In this paper, we consider the distributed filtering problem for continuous-time stochastic systems over sensor networks subject to Markovian switching topologies. [16] In this paper, we consider a secure distributed filtering problem for linear time-invariant systems with bounded noises and unstable dynamics under compromised observations. [17] On the other hand, to make use of the spatial information of the sensor nodes, distributed filtering problems have recently gained much research attention. [18] A nonzero sum Nash game is used to deal with such a multiobjective distributed filtering problem. [19]이 기사는 센서 네트워크를 통한 이산 시간 Markov 점프 시스템 클래스에 대한 분산 필터링 문제를 다룹니다. [1] 이 문서는 시간 상관 페이딩 채널에 영향을 받는 센서 네트워크를 통해 시간에 따라 변하는 다중 속도 시스템 클래스에 대한 탄력적인 분산 필터링 문제를 해결합니다. [2] 이 논문은 동적 이벤트 트리거 메커니즘에서 랜덤 센서 포화(RSS)가 있는 지연된 비선형 시스템 클래스에 대한 분산 필터링 문제에 관한 것입니다. [3] 이 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 측정값이 누락되고 확률론적 불확실성이 있는 이산 확률론적 불확실 시변 시스템에 대한 탄력적 분산 필터링 문제를 다룹니다. [4] 이 논문은 센서 노드가 자신의 페이딩 측정과 이웃 노드의 임의 지연 및 손실 상태 추정으로 고통받을 수 있는 센서 네트워크에 대한 분산 필터링 문제를 연구합니다. [5] 이 기사는 알 수 없는 확률로 측정 손실이 발생하는 Markov 점프 시스템에 대한 분산 필터링 문제에 관한 것입니다. [6] 또한 개발된 GKYP 보조정리를 적용하여 비이상적으로 연결된 NCS에 대한 FF 분산 필터링 문제를 연구합니다. [7] 이 논문은 시스템 모델의 내부 동작을 특성화하기 위해 승법 잡음이 사용되는 측정 이상값이 있는 센서 네트워크를 통해 포화된 시스템에 대한 분산 필터링 문제를 해결합니다. [8] 이 기사에서는 센서 네트워크를 통한 통신 지연 및 측정 누락이 있는 시변 비선형 확률 시스템 클래스에 대한 예측 기반 분산 필터링 문제를 다룹니다. [9] 이 문서는 센서 네트워크(SN)를 통해 통합 측정을 사용하는 이산 시간 시스템 클래스에 대한 이벤트 트리거 분산 필터링 문제를 처리합니다. [10] 이 기사에서는 비선형 시스템 클래스에 대한 분산 필터링 문제를 조사합니다. [11] 이 논문에서는 센서 네트워크에서 통신 지연과 다양한 유형의 노이즈가 있는 시변 확률 시스템 클래스에 대한 예측 기반 분산 필터링 문제를 논의합니다. [12] 이 논문은 주어진 토폴로지를 가진 센서 네트워크를 통해 이산 시간 확률 시스템 클래스에 대한 분산 필터링 문제에 관한 것입니다. [13] 이 문서는 측정할 수 없는 전제 변수와 시그마-델타 양자화기가 있는 이산 시간 T-S 퍼지 시스템 클래스에 대한 무선 센서 네트워크(WSN)를 통한 분산 필터링 문제에 중점을 둡니다. [14] 이웃과의 완전한 정보 교환과 관련된 분산 필터링 문제도 조사됩니다. [15] 이 논문에서 우리는 Markovian 스위칭 토폴로지의 영향을 받는 센서 네트워크를 통한 연속 시간 확률 시스템에 대한 분산 필터링 문제를 고려합니다. [16] 이 논문에서는 손상된 관찰에서 경계 노이즈와 불안정한 역학을 갖는 선형 시불변 시스템에 대한 안전한 분산 필터링 문제를 고려합니다. [17] 한편, 센서 노드의 공간 정보를 활용하기 위해 최근 분산 필터링 문제가 많은 관심을 받고 있다. [18] 이러한 다객관 분산 필터링 문제를 처리하기 위해 0이 아닌 합 Nash 게임이 사용됩니다. [19]
distributed filtering scheme
In this paper, a distributed filtering scheme is presented to deal with the fault detection problem of nonlinear stochastic systems with wireless sensor networks (WSNs). [1] In this paper, an event-triggered communication strategy and a distributed filtering scheme are designed for discrete-time nonlinear stochastic systems over wireless sensor networks (WSNs). [2]본 논문에서는 무선 센서 네트워크(WSN)를 사용하는 비선형 확률 시스템의 오류 감지 문제를 처리하기 위한 분산 필터링 기법을 제시합니다. [1] 이 논문에서는 WSN(Wireless Sensor Networks)을 통한 이산시간 비선형 확률 시스템을 위한 이벤트 트리거 통신 전략과 분산 필터링 기법을 설계합니다. [2]
distributed filtering algorithm
Distributed filtering algorithm for a discrete time random nonlinear stochastic systems associated with state delay for the distributed wireless communication sensors are discussed in this paper. [1] The main purpose of this paper is to design the optimal distributed filter under minimum variance sense for the addressed discrete time-varying systems, where a recursive distributed filtering algorithm is proposed. [2]이 논문에서는 분산 무선 통신 센서의 상태 지연과 관련된 이산 시간 랜덤 비선형 확률 시스템에 대한 분산 필터링 알고리즘에 대해 설명합니다. [1] 이 논문의 주요 목적은 재귀 분산 필터링 알고리즘이 제안된 이산 시변 시스템에 대해 최소 분산 감지에서 최적의 분산 필터를 설계하는 것입니다. [2]
distributed filtering approach
To reduce such a design conservatism, this article develops a distributed filtering approach based on dual scale, that is, filtering over a finite-time interval from time scale and also on a specified finite-frequency region from the frequency scale. [1] The system covering 3G, Wi-Fi and 5G frequency bands can handle for different applications by the distributed filtering approach. [2]이러한 설계의 보수성을 줄이기 위해 이 기사에서는 이중 스케일, 즉 시간 스케일에서 유한 시간 간격에 대해 필터링하고 주파수 스케일에서 지정된 유한 주파수 영역에 기반한 분산 필터링 접근 방식을 개발합니다. [1] 3G, Wi-Fi 및 5G 주파수 대역을 포괄하는 시스템은 분산 필터링 접근 방식을 통해 다양한 애플리케이션을 처리할 수 있습니다. [2]
distributed filtering technique 분산 필터링 기법
Compared with centralized algorithm, distributed filtering techniques require less computation per sensor and lead to more robust estimation since they simply use the information from the neighboring nodes in the network. [1] Recent years have bore witness to the proliferation of distributed filtering techniques, where a collection of agents communicating over an ad-hoc network aim to collaboratively estimate and track the state of a system. [2]중앙 집중식 알고리즘과 비교하여 분산 필터링 기술은 센서당 계산이 덜 필요하고 네트워크의 인접 노드에서 정보를 단순히 사용하기 때문에 보다 강력한 추정으로 이어집니다. [1] 최근 몇 년 동안 ad-hoc 네트워크를 통해 통신하는 에이전트 모음이 시스템 상태를 협력적으로 추정하고 추적하는 것을 목표로 하는 분산 필터링 기술의 확산을 목격했습니다. [2]