Abstract-I detta dokument anser vi problemet med att uppskatta tillståndet i ett dynamiskt system från distribuerade bullriga mätningar. Varje agent konstruerar en lokal uppskattning baserad på sina egna mätningar och på uppskattningar från sina grannar. Uppskattning utförs via en tvåstegsstrategi, den första är en Kalman-liknande mätuppdatering som inte kräver kommunikation, och den andra är en uppskattning fusion med hjälp av en konsensusmatris. I synnerhet studerar vi samspelet mellan samförståndsmatrisen, antalet meddelanden som utbyts per provtagningstid och Kalmanvinsten för skalärsystem. Vi bevisar att optimeringen av samförståndsmatrisen för snabbare konvergens och användning av den centraliserade optimala vinsten inte nödvändigtvis är den optimala strategin om antalet utbytta meddelanden per provtagningstid är litet. Dessutom visar vi att även om den gemensamma optimeringen av samförståndsmatrisen och Kalmanvinsten i allmänhet är ett icke-konvext problem, är det möjligt att beräkna dem under några relevanta scenarier. Vi ger också några numeriska exempel för att klargöra några av analysresultaten och jämföra dem med alternativa skattningsstrategier.
Carli m.fl. I REF infördes problemet med att uppskatta tillståndet för ett dynamiskt system från distribuerade bullriga mätningar.
Distributed Kalman filtering based on consensus strategies
{'venue': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'journal': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}