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Data e hora local de busca: 26/02/2021 17:04.
Área de identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3MRECL5
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2016/11.21.18.14   (acesso restrito)
Última Atualização2016:11.21.18.14.48 simone
Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2016/11.21.18.14.48
Última Atualização dos Metadados2021:02.11.20.58.01 administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
DOI10.1109/MED.2016.7535932
ISBN978-146738345-5
Chave de CitaçãoChagasWald:2016:ExDeMe
TítuloExtrapolation of delayed measurements for fusion in a distributed sensor network
Ano2016
Data de Acesso26 fev. 2021
Número de Arquivos1
Tamanho195 KiB
Área de contextualização
Autor1 Chagas, Ronan Arraes Jardim
2 Waldmann, Jacques
Grupo1 DSE-ETE-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA)
Endereço de e-Mail do Autor1 ronan.arraes@inpe.br
2 jacques@ita.br
Nome do EventoMediterranean Conference on Control and Automation, 24 (MED)
Localização do EventoAthens, Greece
Data21-24 June
Páginas1319-1324
Título do LivroProceedings
Tipo SecundárioPRE CI
Histórico2016-11-21 18:15:08 :: simone -> administrator :: 2016
2021-02-11 20:58:01 :: administrator -> simone :: 2016
Área de conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteudoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveEmbedded systems, Extrapolation, Kalman filters, Sensor networks Computational burden, Computational resources, Delayed measurements, Distributed networks, Distributed sensor networks, Memory requirements, Optimal estimates, Sub-optimal algorithms.
ResumoThe measurement extrapolation (ME) algorithm was devised to fuse delayed measurements in the Kalman filter. It is a suboptimal algorithm that greatly reduces the computational burden of the optimal Reiterated Kalman Filter (RKF). ME can be used in embedded systems that lack the required computational resources to compute the optimal estimate. However, it has not been extended yet to be applied in a distributed sensor network. Furthermore, it is verified here that the original ME algorithm provides a biased estimate, which can degrade the estimation accuracy. Thus, this work proposes to extend ME to fuse delayed measurements received by nodes in a distributed network, and to remove the bias using Bayesian concepts, improving the accuracy of the novel method. The ME computational burden and memory needs are theoretically analyzed and compared to those of the RKF. Finally, simulations of a simplified distributed network are presented to measure the performance of the new algorithm with respect to RKF and to validate the theoretical analysis. The results show that ME can provide an estimate with acceptable accuracy whereas the computational burden is greatly decreased and the memory requirements are only slightly increased compared to RKF.
AreaETES
Arranjo
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 21/11/2016 16:14 1.0 KiB 
Área de condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvochagas_extrapolation.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
Área de fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/446AUSL
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
Área de notas
Campos Vaziosaccessionnumber archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination e-mailaddress edition editor format issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress resumeid rightsholder secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url volume