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【24h】

Discretizing stochastic dynamical systems using Lyapunov equations

机译:使用Lyapunov方程离散随机动力系统

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摘要

Stochastic dynamical systems are fundamental in state estimation, system identification and control. System models are often provided in continuous time, while a major part of the applied theory is developed for discrete-time systems. Discretization of continuous-time models is hence fundamental. We present a novel algorithm using a combination of Lyapunov equations and analytical solutions, enabling efficient implementation in software. The proposed method circumvents numerical problems exhibited by standard algorithms in the literature. Both theoretical and simulation results are provided.
机译:随机动力系统是国家估计,系统识别和控制的基础。系统模型通常在连续时间内提供,而应用理论的主要部分是为离散时间系统开发的。因此,连续时间模型的离散化是基本的。我们使用Lyapunov方程和分析解决方案的组合提出了一种新颖的算法,在软件中实现了高效的实现。所提出的方法规避文献中标准算法表现出的数值问题。提供了理论和仿真结果。

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