Пример настройки матрицы смежности для сети датчиков с анизотропийным критерием

Автор(ы): Юрченков А.В.

Выпуск: 99

Рубрика: Анализ и синтез систем управления

Год: 2022

Библиография: Юрченков А.В. Пример настройки матрицы смежности для сети датчиков с анизотропийным критерием // Управление большими системами. Выпуск 99. М.: ИПУ РАН, 2022. С.36-56. DOI: https://doi.org/10.25728/ubs.2022.99.2

Дата опубликования: 30.09.2022

Ключевые слова: анизотропийная теория, сетевые системы, мультипликативные шумы, оценивание

Аннотация: Рассматривается линейная дискретная нестационарная математическая модель динамической системы, содержащей набор датчиков, которые можно объединить в сеть. Каждый датчик имеет известную заранее вероятность безотказной работы, под отказом понимается отсутствие в измеряемом выходе информации о состоянии при наличии шумовой составляющей. Для выбранной модели оценивателя выхода системы, при которой оценка может строиться как совокупная с использованием всех доступных измерений, требуется подобрать такую матрицу смежности, ассоциированную с ориентированным графом, где под вершинами подразумеваются датчики, а в качестве ребер -- связи между отдельными датчиками, при которой анизотропийная норма системы в ошибках оценивания была бы ограничена минимально возможным числом. Внешнее возмущение при этом выбрано из класса последовательностей случайных векторов ненулевой цветности расширенного вектора возмущения на выбранном конечном временном горизонте. Для системы в ошибках оценивания, сведенной к виду системы с мультипликативными шумами, ставится выпуклая субоптимальная задача на основе леммы о вещественной ограниченности, обеспечивающая достаточные условия ограниченности анизотропийной нормы системы заданным числом.

Author(s): Yurchenkov A.

Article title: Sensor network adjacency matrix set up based on anisotropic criterion

Issue: 99

Year: 2022

Keywords: anisotropy-based theory, sensors network, multiplicative noise system, estimation

Abstract: In this paper, the linear discrete time-varying system of sensors network is considered. Each sensor has appropriate dropout probability with Bernoulli distribution. The dropout occurs if measurement output contains only noise term. The external disturbance belongs to sequences of random vectors with bounded anisotropy of extended vector. The estimation model of the system is given, for the model an adjacency matrix set up is suggested based on anisotropic criterion. The input-to-estimation error system is derived, it has the multiplicative noise system form. The estimation problem is reduced to convex optimization one. The suggested method of optimization is based on applying bounded real lemma with anisotropic norm boundedness sufficient condition. The solution of considered problem allows to decrease anisotropic norm of the input-to-estimation error system, it yields to better performance in estimation problem.