Synchronization and System Identification Using Symbolic Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Research on communication, signal processing and robotics have benefited from chaos theory. In robotics, chaos is applied in path planning and coverage, which can be improved by employing multiple robots working concurrently. However, collaborating multiple chaotic robots is difficult since chaos synchronization is difficult to realize in the presence of noise. In signal processing, chaos is applied in system identification problem. But existing chaos-based identification techniques impose limitations caused by not exploiting characteristics unique to the input information. The first problem considered in this thesis is collaborative exploration among autonomous mobile robots using chaos. To achieve this, the chaotic mobile robots are synchronized by chaos synchronization that can control multiple robots. However, the critical issue of noise introduces instabilities in motion thereby hindering collaboration. This work proposes a novel technique which uses symbols to achieve collaboration between chaotic robots in presence of noise. The second problem considered is system identification without any knowledge of input, known as blind identification. Performance of existing blind identification methods degrades at strong noise. This problem is addressed in this work by using a chaos representation of the random symbolic input. The blind identification approach using chaos in this work is analytically proved to achieve the optimal performance bound of non-blind using non-chaotic input. Results show superior performance in comparison to existing methods. The third problem considered is blind system identification when the input is a chaotic signal. An estimator for a chaotic property is derived which is used as the optimization criteria for identification. Results show the merit of chaos-based system identification over popular techniques. The outcome of the work presented in this thesis is shown to work well when applied to symbolic signal processing using chaos and can be used for harnessing noise for useful engineering purposes such as multi-robot collaborative exploration using autonomous chaotic robots.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».