几类基于传感器网络的离散随机系统的分布式方差约束滤波

发布时间：2020-04-14 11:48

【摘要】：随着计算机技术、数字信号处理技术和微电子技术的迅速发展,传感器网络得到了迅速发展。传感器网络已经被广泛地应用于控制系统中的信息传递,并给控制理论的研究带来了新的问题,如测量数据丢失,传感器延迟等等。本文利用方差约束方法研究了基于传感器网络的离散随机系统的分布式方差约束滤波问题。主要内容总结如下:1.针对具有丢失测量的时变离散随机系统的分布式约束滤波问题,在系统中考虑了随机发生非线性以及乘性噪声和加性白噪声干扰的情况,设计了一种新型的分布式滤波器,使每个传感器节点的可用测量信息与相邻节点进行通信。通过求解两个递归类Riccati差分方程,求出滤波误差协方差的上界,并最小化得到的上界设计出滤波器增益参数。利用数学归纳法建立了保证滤波器误差协方差上界渐近有界的充分条件。通过数值仿真验证了所提出的分布式滤波算法的有效性。2.针对具有连续数据包丢失的离散随机系统的弹性分布滤波问题,对于每个传感器的连续数据包丢失现象,采用事件触发的方案将测量信息传输到滤波器,每个传感器节点只有在局部新息序列满足预定条件的情况下,才能将信息传输到相邻节点。设计相应的弹性分布滤波器,并给出滤波误差协方差的上界,用稀疏矩阵简化方法可以得到所需的滤波器参数,并建立了一个充分条件来保证滤波误差协方差上界的渐近有界性。通过仿真验证了该方法的有效性。3.针对具有随机传感器延迟的时变随机系统的鲁棒弹性分布式滤波问题。考虑了以一种随机方式出现在系统的范数有界不确定性。并利用随机变量序列对各传感器的概率传感器延迟现象进行建模。设计出相应的鲁棒弹性分布式滤波器,并给出滤波误差协方差的上界。再用稀疏矩阵简化方法可以得到所需的滤波器参数。并给出一个充分条件来保证滤波误差协方差上界的渐近有界性。通过仿真验证了该方法的有效性。
【图文】：

| 1 1| 1 1| 1| 1 k k k k k k k k k k + + + + + + 我们可以获得1| 1 1|(2 ) (2 ) k k k I p + + + + + 可以得出对于任意的 k 1，k |k 个数值算例，说明了所提出的分个具有 4 个传感器节点的传感器有向图 ( , , ) ，节点集合 , {(1,1),(2,1),(2, 2),(3,1),(3, 2),(31 0 0 01 1 0 01 1 1 00 0 1 1

状态1kx及其估计的轨迹Fig.2-2Thestateanditsestimates
【学位授予单位】：哈尔滨理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP212.9;TN713

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本文编号：2627262