声明
摘要
主要符号说明
第一章 绪论
1.1 课题背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 Kalman滤波与稀疏信号恢复
1.2.2 多智能体网络系统的趋同控制理论
1.2.3 多智能体系统的稀疏控制
1.2.4 需要解决的问题
1.3 预备知识
1.3.1 代数图论知识
1.3.2 压缩感知理论
1.4 本文的主要工作
第二章 Kalman滤波与稀疏信号恢复
2.1 引言
2.2 Kalman滤波
2.3 线性系统的稀疏状态恢复
2.4 网络系统不确定量测联合稀疏信号重构的稳定性
2.5 本章小结
第三章 基于融合估计思想的多智能体系统的趋同控制
3.1 引言
3.2 问题描述
3.3 主要结果
3.3.1 带有噪声的多智能体系统的误差系统的构造
3.3.2 误差向量的状态估计
3.3.3 分布式鲁棒趋同协议
3.3.4 估计误差分析
3.3.5 趋同误差刻画
3.4 仿真例子
3.5 本章小结
第四章 基于状态观测器的多智能体系统的趋同控制
4.1 引言
4.2 问题描述
4.3 主要结果
4.3.1 基于相对估计状态的分布式控制协议
4.3.2 趋同误差刻画
4.3.3 基于相对估计状态的分布式趋同控制:无噪声情形
4.4 仿真例子
4.5 本章小结
第五章 基于邻居估计状态以及自身精确状态的趋同控制
5.1 引言
5.2 问题描述
5.3 主要结果
5.3.1 基于自身精确状态以及邻居估计状态的分布式协议设计
5.3.2 趋同误差刻画
5.4 仿真例子
5.5 本章小结
第六章 多智能体系统的无穷时间稀疏优化控制
6.1 引言
6.2 问题描述
6.3 主要结果
6.3.1 指标函数的凸放松
6.3.2 稀疏提升优化控制问题转化为半定规划问题
6.4 本章小结
第七章 结论与展望
参考文献
致谢
攻读博士学位期间完成的论文及参与的科研项目