用于快速传递对准的自适应联合H_∞滤波器设计

针对用于快速传递对准的集中式卡尔曼滤波器阶数高、计算负担大、鲁棒性差及对准精度低等问题,该文提出采用联合H∞滤波器进行快速传递对准。设计了联合H∞滤波器的结构和算法:该滤波器采用两级数据融合结构,含有2个与传感器相连的子滤波器和1个融合子滤波器输出信息的主滤波器,整个计算任务被分配给2个子滤波器并行完成从而减轻了计算负担。同时利用改进的Elman网络进行信息分配系数的自适应调节和子系统故障检测,以实现融合信息在各子系统中的自适应分配,并对检测出的故障子系统进行隔离。仿真结果表明:该滤波器不仅提高了系统解算速度与鲁棒性,而且使系统对准精度提高了1个数量级。     

基于H_∞一致性滤波的分布式语音信号增强

针对传感器网络中的语音信号增强问题,提出一种基于信号频域稀疏性的分布式估计方法.通过为每个传感器节点设计一个滤波器融合网络中各节点的测量数据,使每个节点都能给出满意的信号恢复.首先,借助经典H∞滤波理论和伪测量技术建立集中式l1-正规化H∞滤波算法,再将高通一致性滤波器嵌入到l1-正规化H∞滤波的信息形式中建立分布式滤波算法,使网络中的所有节点滤波器可以逐渐逼近集中式滤波器的性能,并且估计误差满足预先设定的H∞性能约束.最后,通过一个仿真验证了所提方法的有效性和实用性.     

基于事件触发的网络化H∞滤波

文章研究在网络环境下线性系统的H∞滤波问题．考虑到网络通讯带宽的限制,提出一个新的离散事件触发传输方案来避免传输一些冗余（不必要）信息．然后,利用Lyapunov泛函方法,以线性矩阵不等式（LMI）的形式给出系统在网络环境下H∞滤波器存在的充分条件．同时也给出滤波器和事件触发方案的联合设计方法．最后通过一个数字例子说明所提方法的有效性．     

动态灰色聚类自适应的H∞滤波算法

为解决H∞滤波器结构参数随时间增长而发散的问题,提出了一种动态灰色聚类自适应的H∞滤波新算法.实时估计出系统噪声方差矩阵和量测噪声方差矩阵,对状态变量进行灰色聚类,并对滤波矩阵和增益矩阵进行实时自适应调整,计算出状态向量的递推估计值.仿真结果表明:H∞滤波新算法与传统H∞滤波算法和基本Kalman滤波算法相比,滤波精度相当,输出曲线光滑,滤波器的结构参数在10 s内稳定且收敛.改进后的新算法避免了计算值的发散,鲁棒性强.     

离散时延系统最优模型跟随的H_∞算法

讨论了H∞范数最小意义下离散时延系统的模型跟随问题．根据被控对象开环零点的不同分布，可分为完全模型跟随、不完全和临界不完全模型跟随．当对象参数未知时；通过系统参数辩识组成自适应模型跟随控制器，并给出相应算法．     

车载GPS/DR组合导航系统卡尔曼滤波方法的改进

将全球定位系统(GPS)和航位推算法(DR)两种定位方式结合,实现车辆GPS/DR组合定位系统的自适应信息融合.联合卡尔曼滤波器存在数学模型不确定性和误差模型的随机性的缺点,提出改进方法是采用联邦滤波器,并引入利用模糊推理建立的模糊自适应联邦滤波器,提高了系统的精度和功能.     

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     

联邦自适应滤波在SINS／北斗／星敏感器组合导航系统中的应用

本以无反馈模式的联邦自适应滤波器为基础，构建了SINS／北斗／星敏感器组合导航系统．由于组合导航的系统模型参数往往与实际的物理参数有偏差，因此在采用常规卡尔曼滤波时，组合的效果往往很差．针对实际系统应用分析了适用于系统噪声阵未知情况下的Salychev O联邦自适应滤波算法，仿真表明，与修正信息分配系数的联邦自适应滤波方法相比，本的方法更适合于系统状态噪声阵未确定时的滤波系统，能有效提高导航精度．     

组合导航信息融合算法的研究

以GPS／INS组合导航系统为应用背景,推导了“当前统计”模型下卡尔曼滤波方程的关键矩阵。阐述了卡尔曼滤波器的主要参数对组合导航信息融合效果的影响;给出了组合导航系统的松耦合设计框图;根据实验测得的数据采用基于卡尔曼滤波的信息融合算法,通过对算法改进前后东向误差和北向误差的分析,说明算法改进后的定位精度比改进前高约30％．     

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.     

离散化采样控制系统的故障估计

针对一类具有采样周期一定的线性时不变采样控制系统,先给出系统范数的定义,然后利用自定义的系统范数对系统同时进行范数不变变形离散化和阶跃不变变形离散化,得到系统的离散形式模型.考虑H_/H∞,H2/H∞和H∞/H∞故障检测问题,给出离散系统的最优滤波器的形式;基于该离散系统的最优滤波器的设计思想和设计方法,给出系统的故障估计观测器设计方法和设计形式,构造Lyapunov函数得到误差方程渐近稳定的必要条件,通过Matlab LMI工具箱得到故障估计自适应权重矩阵Γ和参数θ.最后通过数值算例证明了该方法的有效性.     

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．     

基于状态反馈的随机时延网络H2/H∞混合控制

通过网络形成闭环的反馈控制系统称为网络控制系统,针对存在多步随机传输时延的网络化控制系统模型,研究了其随机稳定性及H2／H∞混合控制问题．将网络传输时延可以建模为一个马尔可夫随机过程,通过建立随机跳变Lyapunov函数,构建了满足系统随机稳定的H2／H∞混合控制状态反馈控制器,通过例子验证了所给出的H2／H∞混合控制器设计方法的可行性和有效性．     

基于H∞滤波器的离散时滞系统鲁棒故障检测方法

针对一类具有不确定性的离散时滞系统，基于H∞滤波器研究了系统的鲁棒故障检测问题。利用H∞控制理论得到了系统的故障检测滤波器设计方法。证明了故障检测残差对不确定性具有H∞范数界的鲁棒性，给出了滤波器参数设计方法。仿真示例验证了该方法的有效性．     

一种非线性系统自适应辨识的新方法

研究了Volterra级数模型的非线性系统的自适应辨识问题．并提出了基于Volterra滤波器的自适应算法，讨论了步长因子的确定问题以及对算法收敛性的影响．最后给出了一个用Volterra自适应滤波器对非线性系统建模的实例，证明了这种方法的有效性．     

带分布时滞奇异非线性系统的鲁棒故障诊断

研究了用Takagi-Sugeno模糊模型描述的带分布时滞奇异非线性系统的鲁棒故障诊断问题。设计基于模糊滤波器的残差产生器,将问题归结为H∞滤波,给出了奇异时滞模糊系统鲁棒H∞故障诊断滤波器存在的充分条件及线性矩阵不等式求解方法。     

奇异系统的降阶H∞滤波器的设计

研究连续奇异系统的降阶H∞滤波器的设计问题,目的是设计出的线性滤波器的阶数要低于给定系统的维数,同时使得滤波误差动态系统是容许的,并且满足一定的H∞性能指标,最主要的工作是提出了降阶H∞滤波器阶数的一个新的上界,并给出了相应的降阶算法.降阶滤波器问题的可解性的充分必要条件是矩阵不等式和非凸秩约束组成的方程组的可解性,这里是使用显式构造的算法来解决这个非凸优化问题,并且提出了一个计算方法来求得相应矩阵不等式方程组的可行解,最后的数值例子说明了本文降阶设计算法的有效性.     

基于叠加调制和自适应功率分配的干扰抵消

为消除协作通信系统中各用户的相互干扰并自适应分配各用户的发送功率,提出基于叠加调制和自适应功率分配的多用户干扰抵消算法。各用户在发送自己信息的同时协助其他用户进行信息转发,采用联合设计的叠加调制函数形成重构信号,接收端利用该函数完成干扰消除。针对无线信道的多样性,以最大化系统容量为准则对各用户的重构信号进行自适应功率分配。多种网络模型中的仿真结果表明,本文算法能有效消除干扰,降低系统错误概率。相比结合固定功率分配的干扰抵消算法,该算法可获得1.5 dB的比特错误概率性能改善和5 dB的帧错误概率性能改善。     

微小卫星姿态确定系统多信息融合滤波技术

采用微小卫星姿态动力学,并针对太阳敏感器/磁强计/卫星导航系统(GPS)接收机多姿态信息融合的特点,提出一种基于融合反馈模式的改进联邦滤波姿态确定方法,各子滤波器只完成量测更新,由主滤波器完成时间更新与预测信息的分配.给出了由四元数描述卫星姿态的误差状态方程和各子系统的量测方程,基于磁强计测量信息,对微小卫星的主要干扰源剩磁进行建模.仿真结果分析表明:基于剩磁建模的姿态动力学模型可有效提高姿态确定的精度;改进联邦滤波算法减少了系统的计算量,保证了可靠性.     

基于H_∞次优滤波器的TCP窗口控制器

针对网络拥塞问题,给出了一种基于H∞次优滤波器的TCP窗口控制器(HIF TCP).证明了基于网络微积分学的F-model NC控制器的非因果性,并利用H∞次优滤波器理论对其进行逼近.设计了一个理想的TCP窗口模型,根据Internet网络的实际特性,通过对网络带宽、往返时间的测量以及不可测状态值的有效的近似,得到了基于H∞次优滤波器的TCP窗口模型.ns仿真表明,提出的HIF TCP窗口控制算法能够较好地预测TCP窗口值,并且在双向瓶颈链路下依然具有较高的链路吞吐量和较低的队列延时.