动态系统网络中的估计与辨识信号选择：一种图模型方法
适应与自组织系统
2019-05-30 v1 系统与控制
摘要
网络系统已成为许多科学领域中普遍的建模工具，其中图中的节点表示分布式过程，节点间的边表示一种动态耦合形式。当网络拓扑已知（或部分已知）时，两个相关目标是：(i) 为无法直接观测或测量不便的网络节点推导估计器；以及 (ii) 定量辨识节点间的动态关系。在本文中，我们在仅测量网络部分输出且输入不可访问这一具有挑战性的场景下解决这两个问题。该方法利用了与网络相关联图的 -分离概念。在所考虑的网络类别中，表明所提出的技术能够确定或引导最优稀疏估计器的选择。本文还推导了适用于存在回路情况的辨识方法，为闭环辨识问题提供了不同视角。-分离概念是概率图模型领域的核心概念，因此一个额外的贡献是建立控制理论与机器学习技术之间的联系。
引用
@article{arxiv.1905.12132,
title = {Signal selection for estimation and identification in networks of dynamic systems: a graphical model approach},
author = {Donatello Materassi and Murti V. Salapaka},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.12132},
year = {2019}
}
备注
Under review for publication on IEEE Transaction on Automatic Control