带相关噪声、随机观测滞后和丢失的随机不确定系统的最优线性估值器

对带有限步相关噪声、乘性噪声、多步随机观测滞后和丢失的复杂网络化控制系统,根据相关噪声的步数,分析了噪声和状态、噪声和观测、噪声和新息、观测和新息、状态和新息之间的相关性,给出了相关阵的递推计算公式.利用射影理论,提出了线性最小方差最优线性估值器,包括滤波器、预报器和平滑器.一个网络监测环境下的三容器水箱系统的实例仿真,验证了算法的有效性.

具有有限连续丢包网络控制系统的最优线性估值器

本文研究了观测数据和控制输入数据传输具有有限连续丢包的线性离散随机系统的最优估计问题.利用两个满足Bernoulli分布的随机变量来分别描述从传感器到估值器和从控制器到执行器之间的数据丢包现象.通过引入两组新的变量,将原系统转化为一个带有随机参数的系统.利用射影理论,提出了线性最小方差最优线性估值器,包括滤波器、预报器和平滑器.最后研究了稳态线性估值器,并给出了稳态存在的一个充分条件.仿真例子验证了算法的有效性.

具有数据包丢失的离散随机不确定系统的线性最优满阶估值器

研究了具有数据包丢失和随机不确定性离散随机线性系统的状态估计问题.其中数据包丢失是随机的,且满足Bernoulli分布,系统矩阵中的随机不确定性由一个白色乘性噪声来描述.首先,通过配方方法,提出了最小均方意义下的无偏最优线性递推满阶滤波器.所提出的滤波器用到了当前时刻和最近时刻接收到的观测来保证线性最优性.与多项式滤波和增广滤波器相比,本文的滤波器具有较小的计算负担.然后,基于所获得的线性滤波器推导了线性最优预报器和平滑器.进一步研究了线性最优估值器的渐近稳定性,给出了稳态特性存在的一个充分条件.最后,通过两个仿真例子验证了所提估计算法的优越性.

具有一步随机滞后和多丢包的网络系统的最优线性估计

研究了具有随机时滞和丢包的网络系统的最优线性估计问题.本文通过两个满足Bernoulli分布的随机变量来描述网络数据传输中可能存在的一步随机滞后和多丢包现象.并基于新息分析方法,提出了线性最小方差下的最优线性状态滤波器、预报器和平滑器.它们通过解一个Riccati方程和一个Lyapunov方程得到.最后,给出了稳态估值器存在的一个充分条件.并通过仿真例子验证其有效性.