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Jointly Optimal LQG Quantization and Control Policies for Multi-Dimensional Systems

机译：多维系统的联合最优LQG量化和控制策略

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For controlled $BBR^{n}$ -valued linear systems driven by Gaussian noise under quadratic cost criteria, we investigate the existence and the structure of optimal quantization and control policies. For fully observed and partially observed systems, we establish the global optimality of a class of predictive encoders and show that an optimal quantization policy exists, provided that the quantizers allowed are ones which have convex codecells. Furthermore, optimal control policies are linear in the conditional estimate of the state, and a form of separation of estimation and control holds.
机译：对于在二次成本准则下由高斯噪声驱动的受控$ BBR ^ {n} $值线性系统，我们研究了最优量化和控制策略的存在及其结构。对于完全观察和部分观察的系统，我们建立了一类预测编码器的全局最优性，并表明存在一个最佳量化策略，只要所允许的量化器具有凸码元即可。此外，最优控制策略在状态的条件估计中是线性的，并且保持估计和控制分离的形式。

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