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正线性系统最小能量估计获显式解

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AI 综述

Alba Gurpegui Ram'on 等提出一类正线性系统的最小能量估计问题:过程扰动与量测扰动受耦合线性代价约束(量测扰动由状态界定、过程扰动由噪声界定),通过动态规划得到显式解。最优估计器自然呈现 Luenberger 观测器结构,其切换增益继承扰动约束的稀疏性。 有限时域解由微分方程给出;无限时域下,一个代数方程刻画有限时域解的极限,得到静态增益的平稳估计器。作者以一个大型灌溉网络为例说明该框架。

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报道时间线

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10月15日
  1. arXiv eess.SY 系统与控制
    L1 范数下正线性系统的最小能量估计方法

    论文提出一类正线性系统的最小能量估计问题,过程扰动与量测扰动受耦合线性代价约束,通过动态规划得到显式解。最优估计器自然呈现 Luenberger 观测器结构,其切换增益继承扰动约束的稀疏性;有限时域由微分方程给出,无限时域由代数方程刻画并得到静态增益的平稳估计器。

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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。