The anisotropy-based estimation problem for time invariant systems: the left asymptotics

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The anisotropy-based estimation problem for linear discrete time invariant system is considered in the paper. The asymptotic formulas for estimator matrices, estimation error covariance matrice and anisotropic norm of estimation error system under the condition of small values of mean anisotropy of input disturbance are demonstrated. Also the maximum edge of external disturbance anisotropy, providing the prescribed accuracy of anisotropy-based estimator approximation by Kalman filter, is determined in the article. The stated problems solution is demonstrated in the graphical results of numerical modelling for linear discrete time invariant stable system.

About the authors

Ivan Romanovich Belov

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS

Email: ivanb1993@mail.ru
Moscow

Arkadiy Yur'evich Kustov

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS

Email: arkadiykustov@yandex.ru
Moscow

References

  1. 1. ВЛАДИМИРОВ И.Г., КУРДЮКОВ А.П., СЕМЕНОВ А.В.Асимптотика анизотропийной нормы линейных стацио-нарных систем // Автоматика и телемеханика. – 1999. –№3. – С. 78—87.
  2. 2. ТИМИН В.Н., КУРДЮКОВ А.П. Синтез робастной систе-мы управления на режиме посадки самолета в условияхсдвига ветра // Известия РАН. Техническая кибернетика. –1993. – №6. – C. 200—208.
  3. 3. ANDERSON B.D.O., MOORE J.B. Optimal Filtering. – NewJersey: Prentice Hall. 1979.
  4. 4. BELOV I.R., YURCHENKOV A.V., KUSTOV A.YU.Anisotropy-Based Bounded Real Lemma for MultiplicativeNoise Systems: the Finite Horizon Case // Proc. of the27th Mediterranean Conference on Control and Automation(MED). – 2019.
  5. 5. DEY S., MOORE J.B. Risk-sensitive filtering and smoothingvia reference probability methods // IEEE Trans. on AutomaticControl. – 1997. – Vol. 42, No. 11. – P. 1587–1591.
  6. 6. HASSIBI B., SAYED A., KAILATH T. Indefinite QuadraticEstimation and Control: A Unified Approach to ℋ 2 and ℋ ∞Theories. – Philadelphia: SIAM. 1999.
  7. 7. KAILATH T. A view of three decades of linear filtering theory //IEEE Trans. on Information Theory. – 1974. – Vol. 20, No. 2. –P. 146–181.
  8. 8. KALMAN R.E. A New Approach to Linear Filtering andPrediction Problems // J. Basic Eng., Trans. ASME, Series D. –1960. – Vol. 82, No. 1. – P. 35–45.
  9. 9. KOROTINA M., ARANOVSKIY S., BOBTSOV A.Disturbance Frequency Estimation for an LTV System //IFAC-PapersOnLine. – 2022. – Vol. 55, Is. 12. – P. 318–323.
  10. 10. KUSTOV A.YU., TIMIN V.N., YURCHENKOV A.V.Anisotropic Norm Computation for Time-invariant RandomSystem // Proc. of the 15th Int. Conf. on Stability andOscillations of Nonlinear Control Systems (Pyatnitskiy’sConference) (STAB). 2020.
  11. 11. KUSTOV A.YU., YURCHENKOV A.V. Anisotropic EstimatorDesign for Time Varying System with Measurement Dropouts //Proc. of the 15th Int. Conf. on Stability and Oscillations ofNonlinear Control Systems (Pyatnitskiy’s Conference) (STAB).2020.
  12. 12. KWON O.-K., DE SOUZA C.E., RYU H.-S. Robust ℋ ∞FIR filter for discrete-time uncertain systems // Proc. of 35thIEEE Conf. on Decision and Control. – 1996. – Vol. 4. –P. 4819–4824.
  13. 13. OPPENHEIM A.V., SCHAFER R.W. Digital SignalProcessing. – PrenticeHall, Inc., Englewood Cliffs, N.J.,1975.
  14. 14. POLYAK B.T., KHLEBNIKOV M.V. Filtering with nonrandomnoise: invariant ellipsoids technique // IFAC Proc. Volumes(IFAC Papers-OnLine). – 2008. – Vol. 41.
  15. 15. PYRKIN A., BOBTSOV A., ORTEGA R., ISIDORI A. Anadaptive observer for uncertain linear time-varying systemswith unknown additive perturbations // Automatica. – 2023. –Vol. 147.
  16. 16. SEMYONOV A.V., VLADIMIROV I.G., KURDJUKOV A.P.Stochastic approach to ℋ ∞ -optimization // Proc. of the 33rdConf. on Decision and Control, Florida, USA. – December 14–16, 1994. – Vol. 3. – P. 2249–2250.
  17. 17. SIMON D. Optimal State Estimation: Kalman, ℋ ∞ , andNonlinear Approaches. – New Jersey: Wiley, 2006.
  18. 18. TERMAN F.E. Electronic and Radio Engineering. – McGraw-Hill Book Company, New York, 1955.
  19. 19. THEODOR Y., SHAKED U. Robust discrete-time minimum-variance filtering // IEEE Trans. on Signal Processing. – 1996. –Vol. 44, No. 2. – P. 181–189.
  20. 20. VLADIMIROV I.G., KURDJUKOV A.P., SEMYONOV A.V.Anisotropy of Signals and the Entropy of Linear StationarySystems // Dokl. Math. – 1995. – Vol. 51. – P. 388–390.
  21. 21. VLADIMIROV I.G., KURDJUKOV A. P., SEMYONOV A.V.On Computing the Anisotropic Norm of Linear Discrete-Time-Invariant Systems // Proc. 13 IFAC World Congress. – 1996. –P. 179—184.
  22. 22. VLADIMIROV I.G., KURDJUKOV A.P., SEMYONOV A.V.State-space solution to anisotropy-based shochastic ℋ ∞ -optimization problem // Proc. of the 13th IFAC World Congress,San-Francisco, California, USA. – June 30-July 5, 1996. – V. H,Paper IFAC-3d-01.6. – P. 427–432.
  23. 23. XIE L., SOH Y.C., DE SOUZA C.E. Robust Kalman filteringfor uncertain discrete-time systems // IEEE Trans. Automat.Contr. – 1994. – Vol. 39. – P. 1310–1314.
  24. 24. YURCHENKOV A.V. Lemma on Boundedness of AnisotropicNorm for Systems with Multiplicative Noises undera Noncentered Disturbance // Automation and RemoteControl. – 2021. – P. 51–62.
  25. 25. YURCHENKOV A.V., KUSTOV A.YU. Anisotropy-BasedApproach to Communication Tuning for a Time-Varying SensorNetwork System // Dokl. Math. 2022. – Vol. 104. – P. 311–315.
  26. 26. YURCHENKOV A.V., KUSTOV A.YU., TIMIN V.N.Anisotropy-based Approach of Sensors Network Filtration:Nonzero Mean Disurbance Case // Proc. of the 16th Int. Conf.on Stability and Oscillations of Nonlinear Control Systems(Pyatnitskiy’s Conference) (STAB). 2022.
  27. 27. YURCHENKOV A.V., KUSTOV A.YU., TIMIN V.N. Thesensor network estimation with dropouts: Anisotropy-basedapproach // Automatica. – 2023. – Vol. 151.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».