Vous êtes ici : GIPSA-lab > Animation > Séminaires
Chargement

Séminaire du département Automatique du 20/06/2016 à 10h00

 

Mini-Workshop: Network systems and tensor decompositions.

Intervenant : C. Altafini, G. Favier, A. Giua, ( Linköping University, I3S-Sophia Antipolis, Univerité d'Aix-Marseille)

Lieu : Salle des séminaires du DAUTO, GIPSA-LAB 2ème étage

 

Résumé :

10h00- Claudio ALTAFINI, Linköping University, "Positive controllability of large-scale networks"
10h30- Gérard FAVIER, I3S, CNRS, Sophia Antipolis: "Décompositions tensorielles et algorithmes
 d’estimation de paramètres. Applications aux systèmes de communication sans fil, à l’identification
de Systèmes non-linéaires, et à l’estimation de données de trafic"
11h- Alessandro GIUA, Université d'Aix-Marseille: "Finite-Time Consensus on the Median Value with
 Robustness Properties".   
 
Claudio ALTAFINI: Positive controllability of large-scale networks  The aim of this talk is to investigate the problem of minimal positive
 controllability of large-scale networks, i.e., how to select a minimal number of driver nodes so as to achieve controllability of the network
 when these driver nodes can only       ‘push’. Given the adjacency matrix that represents the network, we have developed an algorithm
 to construct the input matrix B such that the pair (A, B) is positively controllable with a near optimal number of inputs.
 
  Gérard FAVIER: "Décompositions tensorielles et algorithmes d’estimation de paramètres. Applications aux systèmes de communication
 sans fil, à l’identification de Systèmes non-linéaires, et à l’estimation de données de trafic"  Après un bref survol de nos travaux relatifs
 aux décompositions tensorielles et à leurs applications, réalisés au cours de la dernière décennie,  nous présenterons de nouvelles 
décompositions (CONFAC, PARATUCK généralisé, Nested PARAFAC, Nested Tucker) mises en évidence lors de la conception de systèmes
 de communication sans fil MIMO. Ce type de décomposition sera illustré tant pour des systèmes point à point que pour des systèmes
 coopératifs avec relai. Le cas de modèles CPD structurés sera ensuite considéré et des algorithmes d’estimation seront brièvement décrits.
 Des liens entre décompositions tensorielles et modèles non linéaires du type Volterra et Wiener Hammerstein seront montrés. Enfin, le
 problème de l’estimation de données manquantes dans un tenseur sera abordé sous forme d’un problème de récupération de tenseur 
de rang faible (LRTR pour low rank tensor recovery). Après avoir montré les liens entre  problèmes LRTR, LRMR (low rank matrix recovery)
 et CS (compressive sensing), un algorithme du type IHT (iterative hard thresholding) sera décrit. Le problème LRTR sera illustré à l’aide
 de résultats de simulations pour l’estimation de données de trafic routier. 
 
Alessandro GIUA: " Finite-Time Consensus on the Median Value with Robustness Properties"
In this talk I will describe a continuous-time protocol that solves the consensus problem on the median value, i.e., it provides distributed agreement in
networked multi-agent systems where the quantity of interest is the median value of the agents’ initial values. In contrast to the average value, the median
value is a statistical measure inherently robust to the presence of outliers, which may pose security threats in large-scale sensor and multi-agent networks.
 The proposed protocol requires only binary information regarding the relative state differences among the neighboring agents and achieves consensus on
 the median value in finite time by exploiting a suitable ad-hoc discontinuous local interaction rule. In addition, it is possible to characterize certain resiliency
 properties of the proposed protocol against the presence of uncooperative agents which do not implement the nominal local interaction rule. In particular, one
 can prove that despite the persistent influence of a certain number of uncooperative agents, the cooperative agents achieve finite time consensus on a value
 lying  inside the convex hull of the cooperative agents’ initial conditions, provided that the special class of so-called “k-safe” network topology is considered. 
 


GIPSA-lab, 11 rue des Mathématiques, Grenoble Campus BP46, F-38402 SAINT MARTIN D'HERES CEDEX - 33 (0)4 76 82 71 31