.png){kind=icon}
.png){kind=icon}
返回
Multi-Sensor State Estimation With a Sequential Stochastic Event-Triggered Mechanism
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1109/TSIPN.2025.3546477.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
本文研究了多传感器系统的事件触发（ET）状态估计问题。利用一个直观示例来证明单独处理向量的每个分量可以丰富隐含的非触发信息。受此启发，提出了一种顺序随机ET机制，该机制按顺序处理测量分量。特别地，为防止ET机制失效，对每个单传感器子系统进行了可观测性分解。然后，利用贝叶斯定理推导出最小均方误差估计的解析形式。此外，证明了多传感器系统的整体可检测性是所提出方法的充分必要稳定性条件。基于稳定性结果，我们还分析了ET参数与通信速率之间的关系，并提供了最优ET参数的设计方案。最后，通过一个目标跟踪系统验证了所提出方法的有效性和优势。
Keyword:
State estimation
multi-sensor systems
event-triggered mechanisms
communication rates
期刊
IF:
4.9
论文数:
728
被引数:
1.9K