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Métodos Bayesianos para estimação distribuída em redes cooperativas

Resumo

Propõem-se neste projeto novos algoritmos bayesianos para estimação distribuída em redes cooperativas usando filtros descentralizados que operam sem um centro global de fusão de dados. Na arquitetura proposta, cada nó da rede registra e processa de forma independente medidas locais, mas os diferentes nós também são capazes de se comunicar entre si através de trocas de mensagens para gerar de forma cooperativa ao longo da rede uma estimativa global de um vetor de estados desconhecido de interesse. O objetivo, que se insere no estado da arte atual na área, é desenvolver algoritmos plenamente distribuídos e escalonáveis que operem em redes parcialmente conectadas e aproximem a estimativa centralizada ótima, mas, ao mesmo tempo, tenham um baixo custo de comunicação entre os nós da rede. Para atingir esse objetivo, são investigados métodos de difusão usando as técnicas Adapt-and-Combine (ATC) e Random Exchange (RndEx), que são formuladas em uma perspectiva bayesiana mais geral do que a formulação tradicional da literatura permitindo a implementação desses métodos via filtros de partículas em cenários onde são considerados modelos em espaço de estados não lineares e não gaussianos arbitrários. Como extensão do trabalho, pretende-se também generalizar os algoritmos propostos para estados definidos em espaços topológicos não lineares (manifolds), ao invés de espaços euclidianos. Finalmente, estendendo as técnicas anteriores para algoritmos de passagem de mensagem em grafos espaço-temporais mais gerais, pretende-se ainda considerar o problema em que múltiplos agentes móveis interligados por uma rede parcialmente conectada estimam sua própria posição de forma cooperativa e, simultaneamente, rastreiam colaborativamente um outro nó móvel não cooperativo. Possíveis aplicações de interesse prático incluem identificação de canais de comunicação digital usando redes cooperativas de filtros,e vigilância de instalações prediais e infraestrutura crítica usando múltiplos veículos aéreos não tripulados (VANTs) inteligentes. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
FERNANDES, GUILHERME C. G.; DIAS, STIVEN S.; MAXIMO, MARCOS R. O. A.; BRUNO, MARCELO G. S.. Cooperative Localization for Multiple Soccer Agents Using Factor Graphs and Sequential Monte Carlo. IEEE ACCESS, v. 8, p. 213168-213184, . (18/26191-0)
OLIVEIRA, HALLYSSON; DIAS, STIVEN SCHWANZ; BRUNO, MARCELO GOMES DA SILVA. Cooperative Terrain Navigation Using Hybrid GMM/SMC Message Passing on Factor Graphs. IEEE TRANSACTIONS ON AEROSPACE AND ELECTRONIC SYSTEMS, v. 56, n. 5, p. 3958-3970, . (18/26191-0)
DE FIGUEREDO, CAIO G.; BORDIN JR, CLAUDIO J.; BRUNO, MARCELO G. S.. Cooperative Parameter Estimation on the Unit Sphere Using a Network of Diffusion Particle Filters. IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS, v. 27, p. 715-719, . (18/26191-0)

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