Distributed Adaptive Estimation over Sensor Networks with Partially Unknown Source Dynamics
Moh Kamalul Wafi, Hamidreza Montazeri Hedesh, Milad Siami
本文通过具有部分已知源动力学的传感器网络进行了自适应估计。 我们介绍了并行的连续时间和离散时间设计,其中每个节点运行一个本地自适应观察者,并在定向图上交换信息。 对于这两个时间尺度,我们建立了网络耦合运算符的稳定性,证明了所有内部信号的界限,并显示每个节点估计与源的收敛,尽管模型的不确定性和干扰。 我们进一步得出输入状态稳定性(ISS)边界,量化对边界过程噪声的鲁棒性。 一个关键的区别是,离散时间设计使用恒定的自适应增益和每个步骤的回归规范化来处理采样效果,而连续时间设计则没有。 统一的Lyapunov框架将局部观察者动态与图形拓扑联系起来。 恒星、循环和路径网络上的模拟证实了分析,证明了准确的跟踪、稳健性和可伸缩性以及传感节点的数量。
This paper studies distributed adaptive estimation over sensor networks with partially known source dynamics. We present parallel continuous-time and discrete-time designs in which each node runs a local adaptive observer and exchanges information over a directed graph. For both time scales, we establish stability of the network coupling operators, prove boundedness of all internal signals, and show convergence of each node estimate to the source despite model uncertainty and disturbances. We fu...