Optimized Distributed Filtering for Saturated Systems With Amplify-and-Forward Relays Over Sensor Networks: A Dynamic Event-Triggered Approach

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作者
Jun Hu,Jiaxing Li,Huaicheng Yan,Hongjian Liu
出处
期刊:IEEE transactions on neural networks and learning systems [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:35 (12): 17742-17753 被引量:79
标识
DOI:10.1109/tnnls.2023.3308192
摘要

In this article, the optimized distributed filtering problem is studied for a class of saturated systems with amplify-and-forward (AF) relays via a dynamic event-triggered mechanism (DETM). The AF relays are located in the channels between sensors and filters to prolong the transmission distance of signals, where the transmission powers of sensors and relays can be described by a sequence of random variables with a known probability distribution. With the purpose of alleviating the communication burden and preventing data collision, the DETM is used to schedule the transmission cases of nodes by dynamically adjusting the triggered threshold according to the practical requirements. An upper bound matrix (UBM) of the filtering error (FE) covariance is first provided under the sense of variance constraint and the proper filter gain is further constructed via minimizing the proposed UBM. In addition, the boundedness evaluation regarding the trace of the UBM is provided. Finally, simulation experiments are used to illustrate the usefulness of the developed distributed recursive filtering scheme.
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