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【24h】

Efficient System Identification of Heterogeneous Distributed Systems via a Structure Exploiting Extended Kalman Filter

机译:利用扩展卡尔曼滤波的结构有效识别异构系统

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摘要

We consider the problem of computationally efficient system identification of spatially heterogeneous distributed systems. We show how to parametrize distributed interconnected system models such that an extended Kalman Filter can be used for parameter estimation (system identification) in linear computational complexity with respect to the number of subsystems. Furthermore, the identified model will preserve the special sequentially-semi separable (SSS) structure, allowing for the use of efficient structured controller synthesis routines.
机译:我们考虑空间异构系统的计算有效系统识别问题。我们展示了如何对分布式互连系统模型进行参数化,以便可以将扩展的卡尔曼滤波器用于相对于子系统数量的线性计算复杂性中的参数估计(系统识别)。此外,所识别的模型将保留特殊的顺序半可分离(SSS)结构,从而允许使用有效的结构化控制器综合例程。

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