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【24h】

Robust Distributed Estimation for Localization in Lossy Sensor Networks

机译：有损传感器网络中定位的鲁棒分布式估计

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Abstract: In this paper we address the problem of fault resilient estimation for large-scale systems, where the measurements are possibly corrupted due to faults of low-cost sensors. As a toy application, we consider the problem of localization in Sensor Networks (SN). We propose a distributed solution based on a recently developed generalized descent algorithm. To cope with real-world applications, the algorithm we propose is suitable for an asynchronous implementation and is numerically robust to non ideal communications, i.e., packet-losses. Under mild assumptions, theoretical convergence of the algorithm is shown. The algorithm is compared with a recently developed ADMM-based algorithm for robust state estimation.
机译：摘要：在本文中，我们解决了大型系统的故障弹性估计问题，在大型系统中，由于低成本传感器的故障，测量可能会受到破坏。作为玩具应用程序，我们考虑传感器网络（SN）中的本地化问题。我们提出了一种基于最近开发的广义下降算法的分布式解决方案。为了应付实际应用，我们提出的算法适用于异步实现，并且在数值上对非理想通信具有鲁棒性，即丢包率。在温和的假设下，显示了算法的理论收敛性。该算法与最近开发的基于ADMM的算法进行了鲁棒的状态估计。

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