利用部分观测分布式识别稳定的大规模同构非线性网络
动力系统
2024-01-09 v1
摘要
由于非线性动力学和部分观测的存在，大规模多智能体网络的分布式参数识别面临挑战。同时，确保稳定性对于动态网络的鲁棒识别至关重要，特别是在数据和模型不确定性下。为应对这些挑战，本文提出了一种基于粒子共识的期望最大化 (EM) 算法。E 步提出了一种分布式粒子滤波方法，利用智能体的局部观测产生全局共识状态估计。M 步构建了一个具有先验压缩稳定约束的似然函数，用于同构智能体的参数估计。对所提方法的性能分析和模拟结果证实了其在识别稳定非线性网络参数方面的有效性。
引用
@article{arxiv.2401.03216,
title = {Distributed Identification of Stable Large-Scale Isomorphic Nonlinear Networks Using Partial Observations},
author = {Chunhui Li and Chengpu Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.03216},
year = {2024}
}