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Event-Based Robust Adaptive Distributed Observer Under Directed Graphs
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AI
DOI：10.1109/TSMC.2025.3565114.png)
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摘要
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本文聚焦于噪声环境下基于事件触发的有向图分布式状态估计问题。在联网系统中，各智能体协同估计受过程噪声扰动的目标系统状态。然而，由于测量噪声的存在，每个智能体只能获取部分且受扰动的测量输出信息。同时，鉴于网络系统资源的限制和全局信息获取的困难，提出了基于事件触发的鲁棒自适应分布式观测器。具体而言，通过引入鲁棒自适应耦合增益，实现了分布式设计，消除了对全局信息的依赖。通过事件触发机制的设计，实现了基于事件触发的通信方式，以减少通信和能源资源消耗。此外，考虑到不可检测子空间异质性和智能体间参数设计的差异，本文引入坐标变换并构造新的Lyapunov函数，以进一步分析估计误差的稳定性。随后，理论分析表明，在基于有向图的协同估计过程中，估计误差范数可渐近收敛至紧集且无Zeno行为。最后，提供了一个仿真示例以验证所提出的基于事件触发的鲁棒自适应分布式观测器的有效性。
Keyword:
Distributed state estimation
event-triggered strategy
robust adaptive law
期刊
IF:
10.5
论文数:
1.1W
被引数:
5.0W
机构
引用论文
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