Information Filtering and Array Algorithms for Descriptor Systems Subject to Parameter Uncertainties

Terra, Marco H.; Ishihara, J.Y.; Padoan, A.C.

doi:10.1109/tsp.2006.885747

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“…O filtro robusto na forma de informação para sistemas singularesé apresentado a seguir. A estimativa robusta filtrada foi desenvolvida em [10] …”

Section: Preliminaresunclassified

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Algoritmo Array Rápido para Filtragem Robusta de Sistemas Singulares com Variação Estruturada dos Parâmetros no Tempo

Andrade¹,

Jesus²

2018

Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics

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Resumo. Neste artigo foi desenvolvido o algoritmo array rápido para o filtro robustos na forma de informação para sistemas singulares com variação estruturado nos parâmetros. Este tipo de algoritmo, originalmente desenvolvido para sistemas no espaço de estado, apresenta vantagens se comparado com o filtro convencional calculado através da equação de Riccati, pois aumenta a eficiência e a estabilidade numérica devido ao uso de transformações ortogonais nos cálculos, reduz a faixa dinâmica dos valores calculados por aritmética de ponto fixo, e reduz o esforço computacional. Um exemplo numérico baseado em implementação de ponto fixoé apresentado para demonstrar as vantagens deste algoritmo.Palavras-chave. Algoritmos Array Rápidos, Tempo Discreto, Variação Estruturada do Tempo, Filtragem de Sistema Singular. IntroduçãoA abordagem para a filtragem de sistemas desenvolvidas em [5], sintetizada através do filtro de Kalman, tem sido aplicada em vários problemas práticos de engenharia. Apesar das intensas aplicações e das indiscutíveis vantagens desse tipo de abordagem, o filtro de Kalman padrão calculado através da equação de Riccati apresentou limitações numéricas que têm sido bastante estudadas nosúltimos anos, dentre estas vale ressaltar as divergências devido a falta de fidelidade dos algoritmos numéricos ou modelagens não apropriadas dos sistemas a serem estimados [3]. Para contornar esses problemas têm sido desenvolvidos novos algoritmos para diferentes implementações do filtro. Neste artigo será deduzido o algoritmo array rápido para filtragem robusta na forma de informação de sistemas singulares com variação estruturada dos parâmetros no tempo.O filtro de Kalman calculado via algoritmo array rápido apresenta algumas vantagens se comparado ao cálculo tradicional, tendo um aumento da eficiência e da estabilidade numéricas, devido ao uso de transformações ortogonais nos cálculos, além de uma redução da faixa dinâmica dos valores calculados em implementações por aritmética de ponto fixo, veja [1] e as referências contidas nela.

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“…O filtro robusto na forma de informação para sistemas singularesé apresentado a seguir. A estimativa robusta filtrada foi desenvolvida em [10] …”

Section: Preliminaresunclassified

“…Tal algoritmo foi proposto como alternativa para o cálculo da equação de Riccati usada no filtro convencional [10]. As implementações dos algoritmos, em ponto fixo e em ponto flutuante, demonstraram a robustez numérica em comparaçãoà equação de Riccati.…”

Section: Conclusõesunclassified

Algoritmo Array Rápido para Filtragem Robusta de Sistemas Singulares com Variação Estruturada dos Parâmetros no Tempo

Andrade¹,

Jesus²

2018

Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics

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“…Neste trabalho serão abordados os problemas de filtragem de sistemas lineares sujeitos a saltos Markovianos (SLSSMs), mais especificamente, o filtro para o estimador linear do erro mínimo médio quadrático deduzido em (Costa e Guerra (2002)) e de sistemas singulares formulados em (Terra et al (2007)). …”

Section: Motivaçãounclassified

“…Em seguida, serão deduzidos algoritmos array rápidos para sistemas singulares convencionais considerando os filtros desenvolvidos em (Terra et al (2007)). …”

Section: Motivaçãounclassified

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Algoritmos array para filtragem de sistemas lineares

Jesus¹

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Consensus‐based robust least‐squares filter for multi‐sensor systems

Roshan

Rahmani²

2022

Adaptive Control & Signal

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In this article, a consensus-based robust regularized least-squares filter is designed for multi-sensor systems with norm-bounded uncertainties. In this approach, a min-max optimization problem is presented based on a consensus protocol on estimates. The advantage of a consensus filter is that each node estimates its local states, in addition to reaching an agreement on estimates made by all sensors on the network. By introducing appropriate conversions the proposed optimization problem is converted to a robust regularized least-squares problem.Solving this problem results in the structure of the proposed filter. Then, the recursive formulation of the filter is obtained in measurement form and information form. Finally, in order to investigate the efficacy, good proficiency, and robustness of the proposed consensus-based robust least-squares filter, it has been applied to an uncertain multi-sensor system with 100 nodes and its results have been compared with existing consensus filters.

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Information Filtering and Array Algorithms for Descriptor Systems Subject to Parameter Uncertainties

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Algoritmo Array Rápido para Filtragem Robusta de Sistemas Singulares com Variação Estruturada dos Parâmetros no Tempo

Algoritmo Array Rápido para Filtragem Robusta de Sistemas Singulares com Variação Estruturada dos Parâmetros no Tempo

Algoritmos array para filtragem de sistemas lineares

Consensus‐based robust least‐squares filter for multi‐sensor systems

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