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Estimação Distribuída Robusta usando Aproximações de Baixa Complexidade para o Filtro de Kalman

Processo: 24/02621-7
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de abril de 2024
Vigência (Término): 31 de março de 2026
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica - Telecomunicações
Acordo de Cooperação: MCTI/MC
Pesquisador responsável:Vitor Heloiz Nascimento
Beneficiário:Tarek Sayjari
Instituição Sede: Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:23/00579-0 - Redes de comunicações sem fio de 6ª geração: novos conceitos, algoritmos e aplicações, AP.TEM
Assunto(s):Aprendizado computacional   Filtragem adaptativa   Filtros de Kalman   Processamento de sinais
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:aprendizado de máquinas | filtragem adaptativa | filtro de Kalman | Sistemas de comunicações sem fio | Processamento de sinais

Resumo

Este projeto tem como objetivos o desenvolvimento de soluções inovadoras para melhorar o acesso à Internet móvel do futuro e, redes de comunicações sem fio 6G, a formação de recursos humanos na área de telecomunicações com conhecimentos de acesso sem fio à internet e emprego centralizado e decentralizado de nuvens, a disseminação de conhecimento através de publicações especializadas de alto impacto, o estudo de novas aplicações e a transferência de tecnologia entre universidades, institutos de pesquisa e a indústria de telecomunicações.O objetivo deste trabalho de pós-doutoramento é estender nossos resultados anteriores e desenvolver aproximações de baixo custo para o filtro de Kalman que sejam robustas contra incertezas no modelo para a variação dos parâmetros a serem estimados, comparando os resultados com abordagens mais tradicionais na literatura. Devido à sua baixa complexidade, este tipo de algoritmo permitiria a implementação de algoritmos com melhores propriedades de rastreamento em redes de sensores, e a robustez permitiria a sua aplicação para uma classe de problemas em que garantias de desempenho sejam importantes, como controle distribuído (sistemas autônomos cooperativos, por exemplo).

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