带未知干扰和丢包补偿网络化系统的融合滤波

摘要

伴随网络技术的发展和控制理论研究的进一步深入，网络化系统的控制和估计问题成为时下研究热点。网络化系统的低成本、高效率和便于远程操作等优点，使其被广泛应用于国民经济建设中。由于网络规模的不断增大、系统复杂程度不断增加，网络化系统的控制与估计问题随之变得困难而具有挑战性。表现在受服务器承载能力和网络带宽限制，状态信息或控制命令数据在经网络传输过程中会发生丢失现象;此外，网络信道也易受各种外界未知干扰的影响。除了网络信道方面的因素，系统状态和观测也常受乘性噪声不确定性影响。因此，考虑上述问题，本文研究带未知通信干扰、丢包补偿和乘性噪声不确定性多传感器网络化系统的状态融合估计问题。主要研究内容如下:
　　对带有未知通信干扰和丢包的多传感器网络化系统，当观测丢失时，采用当前丢失观测的预报值作为补偿建立新的观测模型，基于线性无偏最小方差估计准则，设计了分布式和集中式融合状态预报器与滤波器。推导了任意两个子系统间的预报、滤波误差互协方差阵。分析了各滤波器的稳定性，最后依据状态的估计给出了未知干扰估计器。
　　对系统状态和观测中同时具有乘性噪声不确定性，且具有观测丢失和未知通信干扰的多传感器网络化随机系统，基于所提出的丢包预报补偿的观测新模型，提出了不依靠未知通信干扰的分布式和集中式融合状态预报器和滤波器;推导了任意两个子系统间的预报、滤波误差互协方差阵;比较了带丢包预报补偿和不带丢包预报补偿估计算法的精度;最后，给出了未知干扰估计器。

目录

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景与意义

1．2 多传感器信息融合估计

1．3 网络化不确定系统融合滤波的发展概况

1．4 预备知识

1．5 主要研究内容

第2章 带未知干扰和丢包补偿网络化系统的融合估计

2．1 引言

2．2 问题描述

2．3 带丢包补偿融合预报器

2．3．1 局部子系统预报器

2．3．2 按矩阵加权分布式融合预报器

2．3．3 集中式融合预报器

2．4 信息融合滤波器

2．4．1 局部子系统滤波器

2．4．2 按矩阵加权分布式融合滤波器

2．4．3 集中式融合滤波器

2．4．4 稳定性分析

2．5 带丢包补偿与不带丢包补偿估计精度的比较

2．6 未知干扰的估计

2．7 仿真研究

2．8 本章小结

第3章 带未知干扰和丢包补偿网络化随机不确定系统的融合估计

3．1 引言

3．2 问题阐述

3．3 带丢包补偿融合预报器

3．3．1 局部子系统预报器

3．3．2 按矩阵加权分布式融合预报器

3．3．3 集中式融合预报器

3．4 带丢包补偿融合滤波器

3．4．1 局部子系统滤波器

3．4．2 按矩阵加权分布式融合滤波器

3．4．3 集中式融合滤波器

3．5 带丢包补偿与不带丢包补偿估计算法的比较

3．6 未知干扰的估计

3．7 仿真研究

3．8 本章小结

结论

参考文献

致谢

攻读学位期间发表论文

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