1、大规模随机工程系统研究概述

大规模随机工程系统研究概述

1. 大规模系统简介

大规模系统（LSS）分析、设计和控制理论已相当成熟，因其方法论的吸引力和重要的实际应用，受到了理论家和实践者的广泛关注。大规模系统没有一个明确统一的定义，它涵盖了具有多个子系统、多个控制主体、多个目标、分散和/或分层信息结构以及存在冲突决策者等特征的系统。

与标准的多变量（MV）控制方法不同，LSS虽然包含许多变量，但在控制过程中，并非像MV控制那样假定系统的所有可测量输出都能用于控制所有操作输入。LSS的模型通常由大量相互连接的子系统组成，其分析和建模问题并非单个子系统问题的简单扩展。此外，每个控制主体通常仅拥有系统的局部模型，且这些模型往往是不完整的，彼此之间也存在差异。这些特点吸引了众多科学家的研究，推动了大规模系统理论的不断发展。

2. 大规模随机系统的研究热点

近年来，大规模随机系统成为了许多学术和研究团体关注的焦点。相关研究涵盖了多个重要主题，以下是一些关键领域的介绍：

2.1 分布式传感器网络中的分布式估计

在某些应用场景中，数据由分布在大地理区域的传感器网络收集，集中处理可能不可行或不理想。此时，传感器将数据提供给通过通信网络连接的一组本地处理器/节点，这些节点处理本地传感器数据并与其他节点共享处理结果。研究中开发了一种通用的融合算法，该算法能将本地处理结果整合为全局结果，同时考虑测量来源和系统模型的不确定性。并且，该融合算法达到最优的一个必要条件是通信频率等于测量频率。

2.2 大规模稀疏系统的估计

针对大规模稀疏动态系统的估计问题，研究人员开发了适用于并行流水线处理的新迭代方法。这些方法借鉴了经典的雅