Abstract-This paper undersöker den optimala utformningen av eventtriggered uppskattning för linjära system. Det sammanfattande tillvägagångssättet är ett problem med gruppbeslut där beslutsfattarna ges av händelsen utlösare och estimator. Händelseutlösaren beslutar om sina tillgängliga mätningar huruvida estimatorn ska erhålla aktuell tillståndsinformation genom att överföra den via en resursbegränsad kanal. Målet är att hitta den optimala avvägningen mellan det genomsnittliga kvadratuppskattningsfelet och det förväntade antalet överföringar över en ändlig horisont. Efter att ha härlett grundläggande egenskaper hos den optimala lösningen föreslår vi en iterativ algoritm som växlar mellan att optimera en beslutsfattare samtidigt som den andra och vice versa. Genom att analysera det dynamiska beteendet hos den iterativa metoden, visas det att algoritmen konvergerar till en symmetrisk tröskelpolicy för första ordningens system om statistiken över osäkerheterna är jämn och unimodal. När det gäller bimodala fördelningar visar vi numeriskt att den iterativa metoden kan finna asymmetriska tröskelvärden som överträffar symmetriska regler.
Molin och Hirche Ref föreslog en iterativ algoritm för att hitta den provtagningspolicy som uppnår minsta möjliga kostnadsfunktion bestående av en linjär kombination av MSE och överföringskostnaden i den ändliga tidshorisonten, och visade att algoritmen konvergerar till en tvåtröskelpolicy.
Event-Triggered State Estimation: An Iterative Algorithm and Optimality Properties
{'venue': 'IEEE Transactions on Automatic Control', 'journal': 'IEEE Transactions on Automatic Control', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}