不确定离散系统的鲁棒H_∞网络滤波器设计与仿真

研究了一类不确定离散系统的鲁棒H∞滤波问题,其中不确定性存在于系统的状态矩阵和输出矩阵当中,且满足范数有界条件。对于所有容许的参数不确定性,构造一个带时延的网络滤波器,使得滤波误差系统渐近稳定且满足一定的H∞性能指标。给出了滤波器存在的充分条件,并通过矩阵变量替换得到了设计滤波器的LMI方法。最后,仿真结果很好地说明了本文方法的有效性。     

不确定离散时滞系统的鲁棒H_∞弹性滤波

针对一类具有参数不确定性的离散时滞系统,研究了鲁棒H∞弹性滤波器的设计问题.系统中的参数不确定项满足范数有界条件,待设计的弹性滤波器含有乘型滤波增益变化.首先,按照滤波器设计形式构造出滤波误差动态系统.然后,运用Lyapunov稳定性理论,获得满足设计要求的鲁棒H∞弹性滤波器存在的可解性条件,即代入滤波误差动态系统的参数.最后,利用矩阵变换方法,将鲁棒H∞弹性滤波器的设计问题归结为一个线性矩阵不等式(LMI)求解问题;通过求解LMI,获得满足设计要求的鲁棒H∞弹性滤波器参数,使滤波误差动态系统渐近稳定,且满足H∞范数界γ干扰衰减.基于数值实例的仿真结果验证了该弹性滤波器设计方法的有效性.     

一类随机不确定系统鲁棒H∞滤波器的设计算法

利用Lyapunov理论研究了鲁棒H∞滤波问题.对所有的时变不确定性,设计了一个稳定的滤波器使滤波误差满足指定的H∞性能.为了简化问题的推导过程,引入了辅助系统,并给出了滤波器存在的充分且必要条件.通过矩阵变换得到了设计滤波器的LMI方法,利用LMI工具箱可以方便地得到滤波器的表达形式.最后,数值算例说明了所设计方法的有效性和可行性.     

待发表文章摘要预报

一类随机不确定系统鲁棒H∞滤波器的设计算法孙平,井元伟利用Lyapunov理论研究了鲁棒H∞滤波问题·对所有的时变不确定性,设计了一个稳定的滤波器使滤波误差满足指定的H∞性能·为了简化问题的推导过程,引入了辅助系统,并给出了滤波器存在的充分且必要条件·通过矩阵变换得到了     

一类多时滞不确定性系统的鲁棒H∞滤波器设计

研究了具有多状态时滞的不确定性系统的时滞相关鲁棒 H∞ 滤波问题 ,其中系统的参数不确定性是时变和模有界的 .通过构造一个适当的 Lyapunov函数 ,推导出判断一个给定滤波器满足系统 H∞ 范数要求的判别条件 ,以及符合该条件的滤波器存在的充分条件 ,给出了所有满足约束要求的滤波器的参数化表示形式 .该设计方法可以用线性矩阵不等式算法进行求解     

一类非线性随机不确定系统的鲁棒滤波

研究了满足下列条件的一类非线性随机不确定系统的鲁棒H∞滤波问题：假设系统的线性部分的参数矩阵带有不确定性,且不确定参数是时变范数有界的,而非线性项在原点处满足一致Lipschitz条件,外部干扰是一个随机过程. 通过线性矩阵不等式,给出了该系统的鲁棒H∞滤波器存在的一个充分条件,最后给出一个实例说明此方法的可行性.     

基于T-S模糊模型的非线性时滞系统的H_∞滤波设计新方法

基于T-S模糊模型研究了非线性时滞系统H∞滤波设计新方法.在该设计方案中,首先利用三重积分构造了新的Lyapunov-Krasovskii泛函,给出滤波器存在的充分条件,然后利用矩阵解耦和凸组合性质给出了滤波器参数矩阵设计方法,使得零初始条件下滤波误差系统是渐近稳定的且满足H∞性能指标.     

非线性网络化控制系统的非脆弱耗散滤波器

针对非线性网络化控制系统中滤波器参数的摄动问题,考虑传感器-滤波器存在随机一步时延和丢包,设计了1种非脆弱耗散全阶滤波器。滤波器参数具有范数有界不确定性。通过构造Lyapunov函数,使用线性矩阵不等式方法推导出非脆弱耗散滤波器存在的充分条件。通过解矩阵不等式得到滤波器参数的求解表达式。该滤波器不仅是非脆弱的,而且滤波误差系统满足稳定性和耗散性能要求,同时减少了状态增广带来的计算负担。仿真算例验证了非脆弱耗散滤波器的有效性。     

一类时滞离散不确定性系统的鲁棒H∞滤波

研究了一类含有状态时滞的离散不确定性系统的鲁棒H∞滤波器设计问题，其中，系统的参数不确定性是时变和模有界的．为了设计使得滤波过程渐近稳定，且满足H∞扰动抑制水平的滤波器，给出了时滞系统满足H∞扰动抑制的鲁棒稳定性引理，利用修正的Riccati型方程推导了滤波器存在的充分条件．仿真试验表明了该设计方法的有效性和可行性．     

不确定时滞中立系统的鲁棒H_∞滤波器设计

对带有状态时滞的不确定中立系统的满阶鲁棒H∞滤波器设计问题进行了研究,目的是对于所容许的不确定性和时滞,设计一个满阶鲁棒H∞滤波器,使得滤波误差动态系统是渐近稳定的并且满足给定的H∞性能要求.在Liapunov稳定性理论的基础上,通过使用线性矩阵不等式方法,证明了在一定条件下,存在一个鲁棒H∞滤波器使得相当的滤波误差动态系统是渐近稳定的,当这些条件满足时,给出了所求的鲁棒H∞滤波器.最后用数值算例验证了结论的可行性和有效性.     

广义随机2-D系统的状态估计

考虑广义随机2-D系统的卡尔曼估计问题。目的是利用最小方差准则，在系统同时受到动态噪声和测量噪声干扰下，得到一类2-D系统的卡尔曼滤波。通过运用斜割支线和几何方法，给出状态向量的卡尔曼滤波与最优预测。同时，给出滤波和预测误差的方差与协方差阵的显示公式。     

Improved Square-Root UKF Algorithm for State Estimation of Nonlinear Systems

The square-root unscented Kalman filter (SR-UKF) for state estimation probably encounters the problem that Cholesky factor update of the covariance matrices can't be implemented when the zero'th weight of sigma points is negative or the numerical computation error becomes large during the filtering procedure.Consequently the filter becomes invalid.An improved SR-UKF algorithm (ISR-UKF) is presented for state estimation of arbitrary nonlinear systems with linear measurements.It adopts a modified form of predicted covariance matrices,and modifies the Cholesky factor calculation of the updated covariance matrix originating from the square-root covariance filtering method.Discussions have been given on how to avoid the filter invalidation and further error accumulation.The comparison between the ISR-UKF and the SR-UKF by simulation also shows both have the same accuracy for state estimation.Finally the performance of the improved filter is evaluated under the impact of model mismatch.The error behavior shows that the ISR-UKF can overcome the impact of model mismatch to a certain extent and has excellent trace capability.     

时变时滞不确定离散奇异切换系统的鲁棒H∞滤波

研究了含参数不确定的时变时滞离散奇异切换系统的鲁棒日。滤波问题。利用受限系统等价变换和引进新状态变量,将所讨论的奇异滤波误差系统等价转换为时滞离散标准切换系统。然后构建了一个新颖的Lya-punov-Krasovskii函数。通过对转换后的系统进行讨论,采用线性矩阵不等式形式得到了判定系统正则、因果和一致渐近稳定的充分条件,以及对所允许的不确定性满足以性能的滤波器设计方法。所得到的结果具有较小的保守性。最后,通过数值算例验证了本文方法的有效性。     

时变时滞不确定离散奇异切换系统的鲁棒H_∞滤波

研究了含参数不确定的时变时滞离散奇异切换系统的鲁棒H∞滤波问题。利用受限系统等价变换和引进新状态变量,将所讨论的奇异滤波误差系统等价转换为时滞离散标准切换系统。然后构建了一个新颖的Lya-punov—Krasovskii函数。通过对转换后的系统进行讨论,采用线性矩阵不等式形式得到了判定系统正则、因果和一致渐近稳定的充分条件,以及对所允许的不确定性满足H∞性能的滤波器设计方法。所得到的结果具有较小的保守性。最后,通过数值算例验证了本文方法的有效性。     

一类模有界非确定连续线性系统的线性弹性滤波

研究了一类具有模有界的线性连续系统的线性弹性滤波问题,考虑了滤波器增益变更导致的滤波器执行中的不确定影响。弹性滤波器的设计问题可公式化为线性矩阵不等式的凸最优问题,卡尔曼滤波器是本文结果的极限情形,该结论可推广到多重滤波器增益变量情形。     

用于弹道目标跟踪的有限差分扩展卡尔曼滤波算法

针对目前常用的滤波算法不能同时做到精确和高效跟踪目标的缺点,提出一种有限差分扩展卡尔曼滤波(FDEKF)算法用于再入阶段的弹道目标跟踪.该算法应用有限差分运算得到滤波的验前、验后误差协方差矩阵,避免了非线性函数求导运算,以及Jacobian阵和Hessian阵的计算,降低了计算难度,扩大了应用范围,增强了滤波过程的收敛性.Mome Carlo 数值仿真表明,FDEKF算法与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法和无味卡尔曼滤波(UKF)算法相比较,在跟踪精度上比EKF算法提高了约20%,与UKF算法相当,在计算复杂度上比EKF算法稍有增加,但比UKF算法低约39%.这说明FDEKF算法在计算量增加不多的情况下,滤波精度有显著提高.     

Robust H∞ Filter Design for a Class of Uncertain Linear Systems with Time—delayed Measurement

A robust H∞ approach to filtering for a class of uncertain linear systems with time-delayed measurement is investigated.The parameter uncertainties are described by real time-varying norm-bounded form.A methodology is developed for designing linear filters such that the filtering process remains robustly stable and the transfer function from the disturbance inputs to error state outputs meets the prescribed H∞-bound constraints.The filter can be obtained and parameterized by solving two Riccati equations based on the lemma of robust stability for control system with delay.Simulation example proves the method to be effective and feasible.     

具有状态约束的基因调控网络的集员滤波器研究

针对基因调控网络中切实存在状态约束现象,在考虑一类含时滞、参数不确定、噪声干扰的离散基因调控网络模型基础上设计一种集员滤波器,实现基因调控网络状态的估计.通过假设测量噪声是未知但有界的,采用LMI方法设计集员滤波器,获得滤波器的增益矩阵,运用递归优化算法对集员滤波器进行优化.最后,通过数值仿真证明了所提算法的有效性,实现了基因调控网络中的mRNA和蛋白质浓度的准确估计.     

自适应两阶段卡尔曼滤波器在传递对准中的应用

研究自适应两阶段卡尔曼滤波器在动基座传递对准中的应用. 利用两阶段卡尔曼滤波器将子惯导的惯性器件偏差分离,从而减小由于系统状态过多而导致的滤波计算量,提高计算实时性. 加入自适应环节,使得随机系统偏差的先验统计特性不准确时也能取得良好的估计效果. 仿真结果表明,在对准模型存在未知的随机系统偏差时,自适应两阶段卡尔曼滤波器能够快速且准确地估计出失准角,符合传递对准在快速性和精度方面的需求.