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Métodos Bayesianos para estimação distribuída em redes cooperativas

Processo: 18/26191-0
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2019
Data de Término da vigência: 31 de julho de 2021
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica - Telecomunicações
Pesquisador responsável:Marcelo Gomes da Silva Bruno
Beneficiário:Marcelo Gomes da Silva Bruno
Instituição Sede: Divisão de Engenharia Eletrônica (IEE). Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA). Ministério da Defesa (Brasil). São José dos Campos , SP, Brasil
Pesquisadores associados:Claudio José Bordin Júnior ; Stiven Schwanz Dias
Assunto(s):Redes de sensores  Processamento de sinais 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Estatística em Manifolds | Estimacao distribuida | Filtros de Partículas | Métodos de Difusão | Propagação de Crenças | Redes de Sensores | Processamento Estatístico de Sinais

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 (8)
(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)
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)
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BORDIN, CLAUDIO J., JR.; BRUNO, MARCELO G. S.; IEEE. NONLINEAR STATE ESTIMATION USING PARTICLE FILTERS ON THE STIEFEL MANIFOLD. 2019 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ACOUSTICS, SPEECH AND SIGNAL PROCESSING (ICASSP), v. N/A, p. 5-pg., . (18/26191-0)
DE FIGUEREDO, CAIO G.; BORDIN JR, CLAUDIO J.; BRUNO, MARCELO G. S.. Nonlinear distributed state estimation on the Stiefel manifold using diffusion particle filters. DIGITAL SIGNAL PROCESSING, v. 122, p. 8-pg., . (18/26191-0)