A network-centric input-output feedback linearization-based control strategy for unmanned systems
Notice bibliographique
Résumé
Large scale unmanned networks consisting of a number of heterogeneous nodes that may be configured in ad-hoc fashions and incorporating complicated architectures result in challenging problems for design of appropriate control and resource allocation optimization techniques. The problem is further compounded by the fact that designing appropriate network control methodologies subject to bandwidth, latencies and computational resources for these network-centric systems are highly non-trivial. In this paper, we only investigate one of a number of critical issues that are of interest in this domain, namely the problem of congestion control of a network that consists of three nodes that can be configured into different architectures. This study shows that depending on the interconnections between the network nodes the dynamics of the resulting closed-loop system can change considerably so that the unmanned system could become even unstable and unmanageable. Therefore, a robust control strategy is required to be able to cope with any configuration changes and to be able to address the resource allocation problem subject to the propagation delays and latencies. For sake of comparative evaluation, we first implement a standard PID control scheme which is shown to lack sufficient capability for achieving the desired performance requirements. Subsequently, a nonlinear control scheme is proposed to resolve the limitation of sensitivity of the closed-loop system to propagation delays. The proposed strategy is based on a well-known input-output feedback linearization approach that is shown to achieve an appreciable improvement in the performance of the closed-loop unmanned network and which is also less sensitive to the network propagation delays.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».