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Accelerated Consensus-Based SPSA Algorithm for Multisensor Multitarget Tracking Problem
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PRE
AI
DOI：10.1109/tac.2026.3678473.png)
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摘要
En 中文
在通信约束下对传感器网络的实时控制具有广泛应用，包括目标跟踪和移动机器人领域。随着系统规模的扩大，传统集中式方法面临拥塞和延迟问题，促使转向分布式多智能体方法。本文研究了一种用于具有仅距离噪声测量和未知但有界扰动的分布式传感器网络的非平稳均值-风险优化模型。提出并分析了一种加速基于共识的同时扰动随机逼近（A-SPSA）算法，该算法在时变通信图和噪声信息交换下运行。该方法完全依赖于零阶Oracle反馈，并保证明确的误差残差和收敛速率。在目标跟踪场景下的数值实验表明，与基线分布式SPSA相比，加速方案具有改进的收敛行为。
Keyword:
Optimization
Noise measurement
Noise
Robot sensing systems
Heuristic algorithms
Convergence
Target tracking
Stochastic processes
Real-time systems
Estimation
Distributed sensor networks
multiagent systems
Nesterov acceleration
stochastic optimization
target tracking
期刊
IF:
7
论文数:
1.3W
被引数:
6.7W
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