带有色噪声和一步观测滞后的广义控制系统时变估值器

对于带有色过程噪声和一步随机观测滞后的线性离散随机广义控制系统,提出了基于Klaman滤波理论的时变估值算法。利用奇异值分解方法将原广义控制系统转化为两个降阶正常子系统,利用状态扩维方法和去随机化方法,将一步观测滞后和有色过程噪声都压缩到新模型的虚拟过程噪声和虚拟观测噪声中,从而得到增广降阶状态的标准状态空间模型。对于该标准系统,利用经典Kalman滤波理论,得到了该增广降阶状态的时变Kalman估值器(包括Kalman滤波器、预报器和平滑器)。利用增广降阶状态和广义系统原状态之间的关系,提出了广义控制系统的时变估值器及其估值误差方差阵。通过双循环电路系统的仿真实例验证了所提出算法的有效性和正确性。

网络化随机不确定系统鲁棒矩阵加权融合稳态估值器

对于一类在状态转移阵和系统观测阵中带相同的状态依赖乘性噪声、带噪声依赖乘性噪声、一步随机观测滞后、丢包和不确定噪声方差的多传感器网络化系统,文章研究其鲁棒融合稳态滤波问题.应用增广方法、去随机化方法和虚拟噪声技术,系统被转化为仅带不确定噪声方差的多模型多传感器系统.根据极大极小鲁棒估计原理,并应用按矩阵加权最优融合算法,提出了鲁棒局部和矩阵加权融合稳态卡尔曼估值器(预报器,滤波器和平滑器).应用增广噪声方法、非负定矩阵分解方法和李雅普诺夫方程方法,证明了估值器的鲁棒性.给出了鲁棒局部和矩阵加权融合稳态估值器之间的精度关系.应用于弹簧-质量-阻尼系统的一个仿真例子验证了所提出方法的有效性和正确性.