Clairvoyant Monitoring for Signal Temporal Logic
Clairvoyant Monitoring for Signal Temporal Logic
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信号时间逻辑的透视监测
DOI：
10.1007/978-3-030-57628-8_11
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Deshmukh, Jyotirmoy V
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Qin, Xin;Deshmukh, Jyotirmoy V
在本文中，我们考虑的问题表示在信号时序逻辑（STL）的时间序列数据在透视的方式监测时序模式。现有的离线或在线监测算法只能计算给定STL公式对可用时间序列数据的满足度。我们使用现成的统计时间序列分析技术，以适应现有的数据模型，并使用该模型来预测未来的信号值。我们推导出预测信号值的联合概率分布，并使用它来计算给定信号模式在预测范围内的满意概率。这种对时间模式的有先见之明的检测有许多潜在的应用。我们证明了我们的方法在自动胰岛素输送，无人驾驶飞行器和家庭功耗数据的案例研究的实用性。
In this paper, we consider the problem of monitoring temporal patterns expressed in Signal Temporal Logic (STL) over time-series data in aclairvoyantfashion. Existing offline or online monitoring algorithms can only compute the satisfaction of a given STL formula on the time-series data that is available. We use off-the-shelf statistical time-series analysis techniques to fit available data to a model and use this model to forecast future signal values. We derive the joint probability distribution of predicted signal values and use this to compute the satisfaction probability of a given signal pattern over the prediction horizon. There are numerous potential applications of such prescient detection of temporal patterns. We demonstrate practicality of our approach on case studies in automated insulin delivery, unmanned aerial vehicles, and household power consumption data.
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