Nível da vaga
Pós-doutorado
Última atualização em: 27/11/23
Pós-doutorado
Física
Estimação Distribuída Robusta Usando Aproximações de Baixa Complexidade para o Filtro de Kalman
Apesar de seu desempenho superior, filtros de Kalman podem não ser adequados para utilização em redes de sensores, devido ao seu elevado custo computacional (cúbico no número de parâmetros a ser estimado), e também à necessidade de se conhecer um modelo preciso para a evolução dos parâmetros que se deseja estimar. Recentemente foi demonstrado que é possível usar combinações de filtros adaptativos de complexidade linear no número de parâmetros com reduzida perda no desempenho de estimação, e também foi proposta uma nova classe de algoritmos adaptativos com complexidade linear que permitem rastrear classes maiores de sistemas do que o conseguido com filtros adaptativos clássicos.
Neste trabalho pretende-se estender os resultados anteriores, buscando o desenvolvimento de aproximações do filtro de Kalman, com complexidade linear no número de parâmetros e robustas diante de incertezas no modelo da variação do vetor de parâmetros de interesse.
Algoritmos distribuídos de aprendizado baseados em métodos como Mínimo Quadrado Recursivo (RLS) e Algoritmo de Mínimo Quadrado Médio (LMS) são propostas relativamente recentes, e permitem que redes de sensores contribuam para resolver estimativas ou detectar problemas de forma eficiente. Ademais, foram propostas versões do filtro de Kalman distribuído que possibilitam rastreamento ótimo (ou quase ótimo) de um vetor de parâmetros sob as restrições de linearidade e gaussianidade.
A vaga está aberta a brasileiros e estrangeiros. O selecionado receberá Bolsa de Pós-Doutorado da FAPESP no valor de R$ 9.047,40 mensais e Reserva Técnica equivalente a 10% do valor anual da bolsa para atender a despesas imprevistas e diretamente relacionadas à atividade de pesquisa.
Bolsa R$ 9047,00 (FAPESP)
Presencial
Escola Politécnica, Universidade de São Paulo (Poli-USP), USP - Universidade De São Paulo
São Paulo, SP
De 27/11/23 até 15/12/2023 às 20:59
Última atualização em: 27/11/23
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