面向阈值测量的MAP滚动时域估计及其在场地监测中的应用
系统与控制
2019-09-24 v2 系统与控制
摘要
本文研究在空间分布系统给定来自感兴趣空间域上逐时逐点阈值传感器的含噪测量时的状态估计问题。采用最大后验概率(Maximum A posteriori Probability, MAP)方法，并采用MAP代价函数的滚动时域(Moving Horizon, MH)近似。证明在系统线性与噪声概率密度函数对数凹性下，所提出的MH-MAP状态估计器等价于在每个采样间隔求解一个凸优化问题。此外，针对大规模系统提出了一种合适的集中式解法，使计算复杂度大幅降低。表明该算法通过有限元(Finite Element, FE)空间离散方法，可用于由偏微分方程(Partial Differential Equations, PDE)描述的空依赖动态场的状态估计。给出一个关于扩散场估计的仿真案例研究，以证明所提方法的有效性。颇为引人注目的是，数值试验显示出所提方法具有噪声辅助特性，即估计精度在存在非零方差测量噪声时达到最优。
引用
@article{arxiv.1812.11062,
title = {MAP moving horizon estimation for threshold measurements with application to field monitoring},
author = {Giorgio Battistelli and Luigi Chisci and Nicola Forti and Stefano Gherardini},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.11062},
year = {2019}
}
备注
16 pages, 8 figures, v2: close to the published version. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1804.02167