کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
695261 1460654 2015 7 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Submodularity and greedy algorithms in sensor scheduling for linear dynamical systems
ترجمه فارسی عنوان
الگوریتم های زیرمودولاریتی و حریص در برنامه ریزی سنسور برای سیستم های دینامیکی خطی
کلمات کلیدی
فیلترهای کالمن، شبکه های سنسور، برآورد چند سنسور، برنامه ریزی سنسور، الگوریتم های حریص
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه سایر رشته های مهندسی کنترل و سیستم های مهندسی
چکیده انگلیسی

This paper focuses on sensor scheduling for state estimation, which consists of a network of noisy sensors and a discrete-time linear system with process noise. As an energy constraint, only a subset of sensors can take a measurement at each time step. These measurements are fused into a common state estimate using a Kalman filter and the goal is to schedule the sensors to minimize the estimation error at a terminal time. A simple approach is to greedily choose sensors at each time step to minimize the estimation error at the next time step. Recent work has shown that this greedy algorithm outperforms other well known approaches. Results have been established to show that the estimation error is a submodular function of the sensor schedule; submodular functions have a diminishing returns property that ensures the greedy algorithm yields near optimal performance.As a negative result, we show that most commonly-used estimation error metrics are not, in general, submodular functions. This disproves an established result. We then provide sufficient conditions on the system for which the estimation error is a submodular function of the sensor schedule, and thus the greedy algorithm yields performance guarantees.

ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Automatica - Volume 61, November 2015, Pages 282–288
نویسندگان
, ,