यह लेख प्रदूषित डेटा सेट का उपयोग करते हुए अज्ञात स्तochastic गैर-रेखीय सिस्टम के लिए Koopman-वर्धित वितरित फ़िल्टरिंग का प्रस्ताव करता है। उस सीमा को पार करने के लिए जिसमें पारंपरिक Koopman ऑपरेटर अज्ञात स्तochastic गतिशीलता को संभालने में असफल रहते हैं, शोर वाले मापों से लिफ्टिंग अवलोकनों को पुनर्निर्माण करने के लिए एक विलंब-समन्वय एम्बेडिंग रणनीति पेश की गई है। इसके अलावा, स्थायी उपक्षेत्र पर प्रक्रिया और माप शोर के प्रतिकूल प्रभावों को दबाने के लिए, विश्वसनीय Koopman ऑपरेटर पहचान के लिए एक मजबूत उपक्षेत्र गतिशील मोड विघटन (SDMD) विधि विकसित की गई है। इस ढांचे के भीतर, एक वितरित फ़िल्टरिंग योजना बनाई गई है जो प्रत्यक्ष और अप्रत्यक्ष दोनों मापों का लाभ उठाती है, जहां नेटवर्क ट्रांसमिशन बोझ और अनुमान सटीकता को संतुलित करने के लिए एक अनुकूलनशील इवेंट-ट्रिगर तंत्र और विकसित किया गया है। अंत में, अनुकरणात्मक परिणाम प्रस्तावित फ़िल्टरिंग दृष्टिकोण की प्रभावशीलता और मजबूती को दर्शाते हैं।
Zheng et al. (गुरूवार,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।