Asymptotically Efficient Quasi-Newton Type Identification with Quantized Observations Under Bounded Persistent Excitations

This paper is concerned with the optimal identification problem of dynamical systems in which only quantized output observations are available under the assumption of fixed thresholds and bounded persistent excitations. Based on a time-varying projection, a weighted Quasi-Newton type projection (WQNP) algorithm is proposed. With some mild conditions on the weight coefficients, the algorithm is proved to be mean square and almost surely convergent, and the convergence rate can be the reciprocal of the number of observations, which is the same order as the optimal estimate under accurate measurements. Furthermore, inspired by the structure of the Cramer-Rao lower bound, an information-based identification (IBID) algorithm is constructed with adaptive design about weight coefficients of the WQNP algorithm, where the weight coefficients are related to the parameter estimates which leads to the essential difficulty of algorithm analysis. Beyond the convergence properties, this paper demonstrates that the IBID algorithm tends asymptotically to the Cramer-Rao lower bound, and hence is asymptotically efficient. Numerical examples are simulated to show the effectiveness of the information-based identification algorithm.Comment: 16 pages, 3 figures, submitted to Automatic

Formal Design of Asynchronous Fault Detection and Identification Components using Temporal Epistemic Logic

Autonomous critical systems, such as satellites and space rovers, must be able to detect the occurrence of faults in order to ensure correct operation. This task is carried out by Fault Detection and Identification (FDI) components, that are embedded in those systems and are in charge of detecting faults in an automated and timely manner by reading data from sensors and triggering predefined alarms. The design of effective FDI components is an extremely hard problem, also due to the lack of a complete theoretical foundation, and of precise specification and validation techniques. In this paper, we present the first formal approach to the design of FDI components for discrete event systems, both in a synchronous and asynchronous setting. We propose a logical language for the specification of FDI requirements that accounts for a wide class of practical cases, and includes novel aspects such as maximality and trace-diagnosability. The language is equipped with a clear semantics based on temporal epistemic logic, and is proved to enjoy suitable properties. We discuss how to validate the requirements and how to verify that a given FDI component satisfies them. We propose an algorithm for the synthesis of correct-by-construction FDI components, and report on the applicability of the design approach on an industrial case-study coming from aerospace.Comment: 33 pages, 20 figure

A Novel Kernel Algorithm for Finite Impulse Response Channel Identification, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2023, nr 2

Over the last few years, kernel adaptive filters have gained in importance as the kernel trick started to be used in classic linear adaptive filters in order to address various regression and time-series prediction issues in nonlinear environments.In this paper, we study a recursive method for identifying finite impulse response (FIR) nonlinear systems based on binary-value observation systems. We also apply the kernel trick to the recursive projection (RP) algorithm, yielding a novel recursive algorithm based on a positive definite kernel. For purposes, our approach is compared with the recursive projection (RP) algorithm in the process of identifying the parameters of two channels, with the first of them being a frequency-selective fading channel, called a broadband radio access network (BRAN B) channel, and the other being a a theoretical frequency-selective channel, known as the Macchi channel. Monte Carlo simulation results are presented to show the performance of the proposed algorith

Периодограммная оценка спектральной плотности мощности на основе бинарно-знакового стохастического квантования сигналов с использованием оконных функций

Спектральный анализ сигналов используется как один из основных методов исследования систем и объектов различной физической природы. В условиях статистической неопределенности сигналы подвергаются случайным изменениям и зашумлениям. Анализ таких сигналов приводит к необходимости оценивания спектральной плотности мощности (СПМ). На практике для её оценивания широко используется периодограммный метод. Основу цифровых алгоритмов, реализующих этот метод, составляет дискретное преобразование Фурье. В этих алгоритмах операции цифрового умножения являются массовыми операциями. Применение оконных функций ведет к увеличению числа этих операций. Операции умножения относятся к наиболее трудоемким операциям. Они являются доминирующим фактором при определении вычислительных возможностей алгоритма и определяют его мультипликативную сложность. В статье рассматривается задача снижения мультипликативной сложности вычисления периодограммной оценки СПМ с применением оконных функций. Задача решается на основе использования бинарно-знакового стохастического квантования для преобразования сигнала в цифровую форму. Такое двухуровневое квантование сигналов осуществляется без систематической погрешности. На основе теории дискретно-событийного моделирования, результат бинарно-знакового стохастического квантования во времени рассматривается как хронологическая последовательность существенных событий, определяемых сменой его значений. Использование дискретно-событийной модели для результата бинарно-знакового стохастического квантования обеспечило аналитическое вычисление операций интегрирования при переходе от аналоговой формы периодограммной оценки СПМ к математическим процедурам ее вычисления в дискретном виде. Эти процедуры стали основой для разработки цифрового алгоритма. Основными вычислительными операциями алгоритма являются арифметические операции сложения и вычитания. Уменьшение количества операций умножения снижает общую вычислительную трудоемкость оценивания СПМ. С целью исследования работы алгоритма были проведены численные эксперименты. Они осуществлялись на основе имитационного моделирования дискретно-событийной процедуры бинарно-знакового стохастического квантования. В качестве примера приведены результаты вычисления оценок СПМ с применением ряда наиболее известных оконных функций. Полученные результаты свидетельствуют, что использование разработанного алгоритма позволяет вычислять периодограммные оценки СПМ с высокой точностью и частотным разрешением в условиях присутствия аддитивного белого шума при низком отношении сигнал/шум. Практическая реализация алгоритма осуществлена в виде функционально самостоятельного программного модуля. Данный модуль может использоваться как отдельный компонент в составе комплексного метрологически значимого программного обеспечения для оперативного анализа частотного состава сложных сигналов

Периодограммная оценка спектральной плотности мощности на основе бинарно-знакового стохастического квантования сигналов с использованием оконных функций

Spectral analysis of signals is used as one of the main methods for studying systems and objects of various physical natures. Under conditions of a priori statistical uncertainty, the signals are subject to random changes and noise. Spectral analysis of such signals involves the estimation of the power spectral density (PSD). One of the classical methods for estimating PSD is the periodogram method. The algorithms that implement this method in digital form are based on the discrete Fourier transform. Digital multiplication operations are mass operations in these algorithms. The use of window functions leads to an increase in the number of these operations. Multiplication operations are among the most time consuming operations. They are the dominant factor in determining the computational capabilities of an algorithm and determine its multiplicative complexity. The paper deals with the problem of reducing the multiplicative complexity of calculating the periodogram estimate of the PSD using window functions. The problem is solved based on the use of binary-sign stochastic quantization for converting a signal into digital form. This two-level signal quantization is carried out without systematic error. Based on the theory of discrete-event modeling, the result of a binary-sign stochastic quantization in time is considered as a chronological sequence of significant events determined by the change in its values. The use of a discrete-event model for the result of binary-sign stochastic quantization provided an analytical calculation of integration operations during the transition from the analog form of the periodogram estimation of the SPM to the mathematical procedures for calculating it in discrete form. These procedures became the basis for the development of a digital algorithm. The main computational operations of the algorithm are addition and subtraction arithmetic operations. Reducing the number of multiplication operations decreases the overall computational complexity of the PSD estimation. Numerical experiments were carried out to study the algorithm operation. They were carried out on the basis of simulation modeling of the discrete-event procedure of binary-sign stochastic quantization. The results of calculating the PSD estimates are presented using a number of the most famous window functions as an example. The results obtained indicate that the use of the developed algorithm allows calculating periodogram estimates of PSD with high accuracy and frequency resolution in the presence of additive white noise at a low signal-to-noise ratio. The practical implementation of the algorithm is carried out in the form of a functionally independent software module. This module can be used as a part of complex metrologically significant software for operational analysis of the frequency composition of complex signals.Спектральный анализ сигналов используется как один из основных методов исследования систем и объектов различной физической природы. В условиях статистической неопределенности сигналы подвергаются случайным изменениям и зашумлениям. Анализ таких сигналов приводит к необходимости оценивания спектральной плотности мощности (СПМ). На практике для её оценивания широко используется периодограммный метод. Основу цифровых алгоритмов, реализующих этот метод, составляет дискретное преобразование Фурье. В этих алгоритмах операции цифрового умножения являются массовыми операциями. Применение оконных функций ведет к увеличению числа этих операций. Операции умножения относятся к наиболее трудоемким операциям. Они являются доминирующим фактором при определении вычислительных возможностей алгоритма и определяют его мультипликативную сложность. В статье рассматривается задача снижения мультипликативной сложности вычисления периодограммной оценки СПМ с применением оконных функций. Задача решается на основе использования бинарно-знакового стохастического квантования для преобразования сигнала в цифровую форму. Такое двухуровневое квантование сигналов осуществляется без систематической погрешности. На основе теории дискретно-событийного моделирования, результат бинарно-знакового стохастического квантования во времени рассматривается как хронологическая последовательность существенных событий, определяемых сменой его значений. Использование дискретно-событийной модели для результата бинарно-знакового стохастического квантования обеспечило аналитическое вычисление операций интегрирования при переходе от аналоговой формы периодограммной оценки СПМ к математическим процедурам ее вычисления в дискретном виде. Эти процедуры стали основой для разработки цифрового алгоритма. Основными вычислительными операциями алгоритма являются арифметические операции сложения и вычитания. Уменьшение количества операций умножения снижает общую вычислительную трудоемкость оценивания СПМ. С целью исследования работы алгоритма были проведены численные эксперименты. Они осуществлялись на основе имитационного моделирования дискретно-событийной процедуры бинарно-знакового стохастического квантования. В качестве примера приведены результаты вычисления оценок СПМ с применением ряда наиболее известных оконных функций. Полученные результаты свидетельствуют, что использование разработанного алгоритма позволяет вычислять периодограммные оценки СПМ с высокой точностью и частотным разрешением в условиях присутствия аддитивного белого шума при низком отношении сигнал/шум. Практическая реализация алгоритма осуществлена в виде функционально самостоятельного программного модуля. Данный модуль может использоваться как отдельный компонент в составе комплексного метрологически значимого программного обеспечения для оперативного анализа частотного состава сложных сигналов

Double Asynchronous Switching Control for Takagi–Sugeno Fuzzy Markov Jump Systems via Adaptive Event-Triggered Mechanism

This article addresses the issue of adaptive event- triggered H∞ control for Markov jump systems based on Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model. Firstly, a new double asynchronous switching controller is presented to deal with the problem of the mismatch of premise variables and modes between the controller and the plant, which is widespread in real network environment. To further reduce the power consumption of communication, a switching adaptive event-triggered mechanism is adopted to relieve the network transmission pressure while ensuring the control effect. In addition, a new Lyapunov-Krasovskii functional (LKF) is constructed to reduce conservatism by introducing the membership functions (MFs) and time-varying delays informa- tion. Meanwhile, the invariant set is estimated to ensure the stability of the system. And the disturbance rejection ability is measured by the optimal H∞ performance index. Finally, two examples are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed approach

Closed-Loop Brain-Computer Interfaces for Memory Restoration Using Deep Brain Stimulation

The past two decades have witnessed the rapid growth of therapeutic brain-computer interfaces (BCI) targeting a diversity of brain dysfunctions. Among many neurosurgical procedures, deep brain stimulation (DBS) with neuromodulation technique has emerged as a fruitful treatment for neurodegenerative disorders such as epilepsy, Parkinson\u27s disease, post-traumatic amnesia, and Alzheimer\u27s disease, as well as neuropsychiatric disorders such as depression, obsessive-compulsive disorder, and schizophrenia. In parallel to the open-loop neuromodulation strategies for neuromotor disorders, recent investigations have demonstrated the superior performance of closed-loop neuromodulation systems for memory-relevant disorders due to the more sophisticated underlying brain circuitry during cognitive processes. Our efforts are focused on discovering unique neurophysiological patterns associated with episodic memories then applying control theoretical principles to achieve closed-loop neuromodulation of such memory-relevant oscillatory activity, especially, theta and gamma oscillations. First, we use a unique dataset with intracranial electrodes inserted simultaneously into the hippocampus and seven cortical regions across 40 human subjects to test for the presence of a pattern that the phase of hippocampal theta oscillation modulates gamma oscillations in the cortex, termed cross-regional phase-amplitude coupling (xPAC), representing a key neurophysiological mechanism that promotes the temporal organization of interregional oscillatory activities, which has not previously been observed in human subjects. We then establish that the magnitude of xPAC predicts memory encoding success along with other properties of xPAC. We find that strong functional xPAC occurs principally between the hippocampus and other mesial temporal structures, namely entorhinal and parahippocampal cortices, and that xPAC is overall stronger for posterior hippocampal connections. Next, we focus on hippocampal gamma power as a `biomarker\u27 and use a novel dataset in which open-loop DBS was applied to the posterior cingulate cortex (PCC) during the encoding of episodic memories. We evaluate the feasibility of modulating hippocampal power by a precise control of stimulation via a linear quadratic integral (LQI) controller based on autoregressive with exogenous input (ARX) modeling for in-vivo use. In the simulation framework, we demonstrate proposed BCI system achieves effective control of hippocampal gamma power in 15 out of 17 human subjects and we show our DBS pattern is physiologically safe with realistic time scales. Last, we further develop the PCC-applied binary-noise (BN) DBS paradigm targeting the neuromodulation of both hippocampal theta and gamma oscillatory power in 12 human subjects. We utilize a novel nonlinear autoregressive with exogenous input neural network (NARXNN) as the plant paired with a proportional–integral–derivative (PID) controller (NARXNN-PID) for delivering a precise stimulation pattern to achieve desired oscillatory power level. Compared to a benchmark consisted of a linear state-space model (LSSM) with a PID controller, we not only demonstrate that the superior performance of our NARXNN plant model but also show the greater capacity of NARXNN-PID architecture in controlling both hippocampal theta and gamma power. We outline further experimentation to test our BCI system and compare our findings to emerging closed-loop neuromodulation strategies

Methoden und Beschreibungssprachen zur Modellierung und Verifikation vonSchaltungen und Systemen: MBMV 2015 - Tagungsband, Chemnitz, 03. - 04. März 2015

Der Workshop Methoden und Beschreibungssprachen zur Modellierung und Verifikation von Schaltungen und Systemen (MBMV 2015) findet nun schon zum 18. mal statt. Ausrichter sind in diesem Jahr die Professur Schaltkreis- und Systementwurf der Technischen Universität Chemnitz und das Steinbeis-Forschungszentrum Systementwurf und Test. Der Workshop hat es sich zum Ziel gesetzt, neueste Trends, Ergebnisse und aktuelle Probleme auf dem Gebiet der Methoden zur Modellierung und Verifikation sowie der Beschreibungssprachen digitaler, analoger und Mixed-Signal-Schaltungen zu diskutieren. Er soll somit ein Forum zum Ideenaustausch sein. Weiterhin bietet der Workshop eine Plattform für den Austausch zwischen Forschung und Industrie sowie zur Pflege bestehender und zur Knüpfung neuer Kontakte. Jungen Wissenschaftlern erlaubt er, ihre Ideen und Ansätze einem breiten Publikum aus Wissenschaft und Wirtschaft zu präsentieren und im Rahmen der Veranstaltung auch fundiert zu diskutieren. Sein langjähriges Bestehen hat ihn zu einer festen Größe in vielen Veranstaltungskalendern gemacht. Traditionell sind auch die Treffen der ITGFachgruppen an den Workshop angegliedert. In diesem Jahr nutzen zwei im Rahmen der InnoProfile-Transfer-Initiative durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderte Projekte den Workshop, um in zwei eigenen Tracks ihre Forschungsergebnisse einem breiten Publikum zu präsentieren. Vertreter der Projekte Generische Plattform für Systemzuverlässigkeit und Verifikation (GPZV) und GINKO - Generische Infrastruktur zur nahtlosen energetischen Kopplung von Elektrofahrzeugen stellen Teile ihrer gegenwärtigen Arbeiten vor. Dies bereichert denWorkshop durch zusätzliche Themenschwerpunkte und bietet eine wertvolle Ergänzung zu den Beiträgen der Autoren. [... aus dem Vorwort