목적지 제약 선형 동적 시스템 모델링을 위한 집합 기반 프레임워크

Conceitos essenciais

본 논문은 목적지 제약 정보를 활용하여 선형 동적 시스템 모델을 재구성하고, 이를 위한 최적 가중치 행렬을 설계하며, 재구성된 모델의 이론적 특성을 분석한다.

Resumo

본 논문은 선형 동적 시스템 모델링에 있어 목적지 제약 정보를 효과적으로 활용하는 방법을 제안한다.

1. 목적지 제약 정보를 상태 진화 과정 전반에 걸쳐 내재적인 정보로 간주하고, 볼록 최적화 기법을 활용하여 원래의 동적 시스템 모델을 재구성한다. 이를 통해 목적지 제약이 각 시간 단계의 상태 진화에 미치는 영향을 효과적으로 포착할 수 있다.

2. 재구성된 모델의 상태 진화 궤적의 부드러움과 자연스러움을 향상시키기 위해 최적 가중치 행렬을 설계한다. 이는 알 수 없는 경계 내의 프로세스 노이즈를 다루기 위해 타원체 집합을 활용한다.

3. 재구성된 모델의 최적 가중치 행렬에 대한 이론적 특성을 분석한다. 특히 최적 가중치 행렬을 사용할 때 프로세스 노이즈 수준이 감소하는 것을 보여준다. 또한 목적지에 접근함에 따라 프로세스 노이즈 수준이 어떻게 변화하는지 분석한다.

4. 시뮬레이션 실험을 통해 제안된 모델의 우수성과 안정성을 검증한다. 실험 결과는 목적지 제약이 시스템의 상태 진화 과정에 미치는 영향을 잘 보여준다.

Estatísticas

상태 벡터 xk는 위치 성분 (x, y)와 속도 성분 ( ̇x, ̇y)로 구성된다.
상태 천이 행렬 Fk는 거의 일정 속도(CV) 동적 모델을 따른다.
프로세스 노이즈 공분산 행렬 Qk는 시간에 따라 변화한다.
목적지 제약 행렬 D와 벡터 d는 주어진 값을 가진다.

Citações

"목적지 제약 정보를 상태 진화 과정 전반에 걸쳐 내재적인 정보로 간주하고, 볼록 최적화 기법을 활용하여 원래의 동적 시스템 모델을 재구성한다."
"재구성된 모델의 상태 진화 궤적의 부드러움과 자연스러움을 향상시키기 위해 최적 가중치 행렬을 설계한다."
"재구성된 모델의 최적 가중치 행렬을 사용할 때 프로세스 노이즈 수준이 감소하는 것을 보여준다."

Principais Insights Extraídos De

Destination-Constrained Linear Dynamical System Modeling in Set-Valued Frameworks

by Xiaowei Yang... às arxiv.org 03-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.17337.pdf

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