Likelihood Consensus 2.0: Reducing Interagent Communication in Distributed Bayesian Target Tracking

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F24%3APU156003" target="_blank" >RIV/00216305:26220/24:PU156003 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICASSP48485.2024.10447108" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/ICASSP48485.2024.10447108</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICASSP48485.2024.10447108" target="_blank" >10.1109/ICASSP48485.2024.10447108</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Likelihood Consensus 2.0: Reducing Interagent Communication in Distributed Bayesian Target Tracking

Popis výsledku v původním jazyce

We propose a communication-efficient scheme for distributed Bayesian target tracking (distributed particle filtering) in possibly nonlinear and non-Gaussian state-space models. The scheme is a sparsity-promoting evolution of the likelihood consensus (LC) that uses the orthogonal matching pursuit (OMP), a B-spline dictionary, a distributed adaptive determination of the relevant state-space region, and an efficient binary representation of the LC expansion coefficients. Our simulation results show that a reduction of interagent communication by a factor of about 190 can be obtained without compromising the tracking performance.

Název v anglickém jazyce

Likelihood Consensus 2.0: Reducing Interagent Communication in Distributed Bayesian Target Tracking

Popis výsledku anglicky

We propose a communication-efficient scheme for distributed Bayesian target tracking (distributed particle filtering) in possibly nonlinear and non-Gaussian state-space models. The scheme is a sparsity-promoting evolution of the likelihood consensus (LC) that uses the orthogonal matching pursuit (OMP), a B-spline dictionary, a distributed adaptive determination of the relevant state-space region, and an efficient binary representation of the LC expansion coefficients. Our simulation results show that a reduction of interagent communication by a factor of about 190 can be obtained without compromising the tracking performance.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

20203 - Telecommunications

Projekt

<a href="/cs/project/8J19AT029" target="_blank" >8J19AT029: Pokročilé bayesovské metody trasování objektů pro medicínské zobrazování a mobilní komunikace</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2024

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

49th IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing

ISBN

979-8-3503-4485-1

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

5

Strana od-do

„“-„“

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

Soul

Místo konání akce

Seoul

Datum konání akce

14. 4. 2024

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—