无线控制网络中衰落信道的马尔可夫模型学习：一种基于回归树的方法
系统与控制
2021-04-30 v2 系统与控制
摘要
有限状态马尔可夫模型被广泛用于建模受多种非理想性（从阴影衰落至干扰）影响的无线信道。在工业环境中，基于无线通信物理推导马尔可夫模型可能是不可行的，因为这需要完全知晓通信动态参数以及扰动/干扰源。本工作提出了一种通过信号干扰加噪声比 (SINR) 历史数据学习衰落信道马尔可夫模型的新方法。该方法可用于推导无线控制网络的马尔可夫跳变模型，从而设计考虑被控对象与无线信道动态之间相互依赖关系的随机最优控制器。所提方法通过与假设完美知晓基于 IEEE-802.15.4 标准的 WirelessHART 点对点通信物理信道模型及参数而导出的平稳有限状态马尔可夫链的比较，验证了预测精度与控制性能。
引用
@article{arxiv.2104.13280,
title = {Learning Markov models of fading channels in wireless control networks: a regression trees based approach},
author = {Luis Felipe Florenzan Reyes and Francesco Smarra and Yuriy Zacchia Lun and Alessandro D'Innocenzo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.13280},
year = {2021}
}
备注
9 pages, 6 figures, In proceedings of the 29th Mediterranean Conference on Control and Automation (MED2021) Bari, Puglia, Italy,June 22-25 2021