报告题目：Angle-Based Sensor Network  Localization 

报告人：井冈山博士

报告摘要：In this  talk, I will introduce angle rigidity theory and show how it can be applied to  angle-based sensor network localization (ASNL). The ASNL problem is to determine  locations of all sensors in a sensor network, given locations of partial sensors  (called anchors) and angle measurements obtained in the local coordinate frame  of each sensor. Both centralized and distributed settings are considered,  respectively. The centralized ASNL is formulated as a rank-constrained  semidefinite program (SDP) in either a noise-free or a noisy scenario, with a  decomposition approach proposed to deal with large-scale ASNL. The distributed  protocol for ASNL is designed based on inter-sensor communications. Graphical  conditions for equivalence of the rank-constrained SDP and a linear SDP,  decomposition of the SDP, as well as the validity of the distributed protocol,  are proposed, respectively. Simulation examples are provided to validate  effectiveness of the obtained theoretical results.

 报告人简介：井冈山 北卡罗来纳州立大学电子与计算机工程系博士后。 2018年9月于西安电子科技大学获得控制理论与控制工程工学博士学位, 导师: 王龙教授(****,杰青)。曾于2016年12月至2017年5月，以及2017年11月至2018年1月在香港理工大学应用数学系做助理研究员。 2018年10月至2019年9月在俄亥俄州立大学机械与航空工程系做博士后研究员。主要研究方向为针对网络化系统的控制，优化与机器学习。发表sci论文20篇，其中在控制方向三大顶刊IEEE Transactions on  Automatic Control，Automatica及SIAM  Journal on Control and  Optimization上发表论文8篇。

报告时间：2021年04月22日周四上午10:00-11:00

报告地点：腾讯会议ID：361 776  503，密码: 0422

学院联系人 ：蔡文涛

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