本文選題：網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)　切入點(diǎn)：狀態(tài)估計(jì)　出處：《浙江大學(xué)》2017年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：本文針對(duì)網(wǎng)絡(luò)化線性系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)問(wèn)題,主要從兩個(gè)大方面進(jìn)行研究:網(wǎng)絡(luò)化不確定性系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)穩(wěn)定性和網(wǎng)絡(luò)化分布式系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)優(yōu)化。在網(wǎng)絡(luò)化不確定性系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)穩(wěn)定性的研究中,我們重點(diǎn)研究了一般性線性系統(tǒng)在隨機(jī)丟包情況下?tīng)顟B(tài)估計(jì)穩(wěn)定的充分必要條件,解決了十二年來(lái)一直懸而未決的隨機(jī)丟包系統(tǒng)Critical Value問(wèn)題,并將這類研究狀態(tài)估計(jì)穩(wěn)定性的方法推廣到了大數(shù)據(jù)融合和傳感器規(guī)劃等其他領(lǐng)域,形成了一套具有通用性價(jià)值的狀態(tài)估計(jì)穩(wěn)定性研究工具。除此之外,我們還設(shè)計(jì)了一種線性編碼后傳遞數(shù)據(jù)的方法,并且證明其在不增加傳輸信息維度的情況下可以大大提升丟包信道下的穩(wěn)定性。我們還可以通過(guò)維度壓縮將傳輸信息進(jìn)一步壓縮成一個(gè)標(biāo)量,最大程度節(jié)約信道容量的同時(shí)保證穩(wěn)定性依然接近最佳狀態(tài)。在網(wǎng)絡(luò)化分布式系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)優(yōu)化的研究中,我們重點(diǎn)關(guān)注一種在信號(hào)處理領(lǐng)域非常成功的算法——置信傳播(Belief Propagation)。該算法可以在任意連通拓?fù)渖线\(yùn)行,每個(gè)節(jié)點(diǎn)只需要與其鄰居交換很有限的信息,因而特別適合大型網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)中的分布式狀態(tài)估計(jì)使用。很多年來(lái),大量的實(shí)踐工作都發(fā)現(xiàn)置信傳播算法在處理分布式狀態(tài)估計(jì)問(wèn)題時(shí)往往具有很接近最優(yōu)狀態(tài)估計(jì)的效果,但卻無(wú)法歸納哪些系統(tǒng)會(huì)有這樣的效果?定量效果究竟有多好?我們通過(guò)對(duì)大系統(tǒng)互聯(lián)拓?fù)溥M(jìn)行—系列等效轉(zhuǎn)換與大量的數(shù)學(xué)工作確定了應(yīng)用Belief Propagation的分布式狀態(tài)估計(jì)與Weighted Least Square(WLS)最優(yōu)狀態(tài)估計(jì)之差,并由這個(gè)分析結(jié)果了解了在哪類系統(tǒng)結(jié)構(gòu)下它會(huì)具有最理想的效果,部分突破了 Belief Propagation的關(guān)鍵理論問(wèn)題。
[Abstract]:In this paper, the problem of state estimation for networked linear systems is discussed. The state estimation stability of networked uncertain systems and the state estimation optimization of networked distributed systems are studied in two major aspects. In this paper, we focus on the sufficient and necessary conditions for the stability of state estimation of general linear systems in the case of random packet loss, and solve the Critical Value problem of stochastic packet loss systems, which has been pending for 12 years. This method is extended to other fields such as big data fusion, sensor planning and so on, and a set of research tools of state estimation stability with universal value is formed. In addition, We also designed a linear coding method to transfer data. And it is proved that it can greatly improve the stability of packet loss channel without increasing the dimension of transmission information. We can further compress the transmission information into a scalar through dimension compression. The channel capacity can be saved to a great extent while the stability is still close to the optimal state. In the research of state estimation optimization of networked distributed systems, We focus on a very successful algorithm in the field of signal processing, confidence Propagation Propagation, which can run on any connected topology, where each node only needs to exchange very limited information with its neighbors. Therefore, it is especially suitable for distributed state estimation in large-scale networked systems. For many years, a great deal of practical work has found that the confidence propagation algorithm is very close to the optimal state estimation in dealing with the distributed state estimation problem. But what systems can't be summed up to have this effect? How good is the quantitative effect? We determine the difference between the distributed state estimation using Belief Propagation and the optimal state estimation of Weighted Least Square-WLS by means of a series of equivalent conversions and a lot of mathematical work. The results of this analysis show that it has the most ideal effect under what kind of system structure, which partially breaks through the key theoretical problems of Belief Propagation.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：O231

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