几类通讯约束下非线性随机系统的优化滤波及其应用

发布时间：2020-07-02 03:11

【摘要】：非线性动态系统的状态估计/滤波问题是当今热门研究问题之一,相关估计方法可应用于电力系统、雷达定位和人脸识别等领域。要研究、分析动态系统的性能,就需要知道该系统的状态信息。然而,系统的状态信息往往是不可测的,故设计有效的状态估计/滤波算法来跟踪该动态系统的状态显得十分重要。一方面,非线性在现实系统中是普遍存在的,需要设计适合的非线性状态估计/滤波器来削弱非线性扰动带来的影响。另一方面,远程的状态估计/滤波器并不能实时地接收相关有用信息,而是在通讯约束的影响下导致只有部分信息能传输到状态估计/滤波器端,如需要考虑信号量化、数据丢失、通信协议以及状态饱和等现象。因此,基于可获得的部分有效信息,对系统的未知状态进行有效的估计具有重要的理论研究意义和实用价值。本文将针对几类通讯约束影响下的非线性动态系统,设计基于方差约束的递推状态估计/滤波算法,具体内容如下:1.研究一类具有随机发生不确定性和信号量化的时变非线性系统的鲁棒滤波问题。系统建模误差由范数有界不确定性刻画且信号量化由对数量化器实现。首先,基于系统的可测信息,构造新颖的时变递推滤波器。然后,利用随机分析方法,找到了滤波误差协方差的上界。再次,设计有效滤波器增益来最小化此上界。另外,给出了判别滤波误差满足均方指数有界性的充分条件。最后,通过Matlab算例仿真,验证了所提鲁棒滤波策略的优越性和有效性。2.基于方差约束方法,探讨了一类具有随机不确定性和连续丢包现象的时变系统的弹性滤波问题。为了减少网络传输负担和节约网络资源,引入了基于事件的通信机制。用随机不确定性刻画建模误差且用服从Bernoulli分布的随机变量描述了数据包连续丢失情形。基于系统的可测信息,构造了有效的时变滤波器。然后,利用不等式处理技术,给出了滤波误差协方差的上界。再次,设计一个可以最小化此上界的滤波器增益。最后,利用Matlab数值仿真,验证了所提算法的有效性和可行性。3.针对一类具有多重测量丢失和随机切换拓扑的时变耦合复杂网络,解决了该类复杂网络事件的弹性状态估计问题。采用一列具有确定概率的随机变量刻画了多重测量丢失现象。采用事件触发通信机制来降低数据拥堵发生的可能性。同时,利用Bernoulli随机变量以及白噪声描述了随机切换拓扑现象。基于系统的可测信息,构造了新型的时变弹性状态估计器。然后,给出了估计误差协方差上界的具体表达式。接着,设计了合理的估计器增益来实现此上界的最小化。最后,通过Matlab数值仿真,验证了所提算法的有效性和可行性。4.基于方差约束方法,解决了一类具有随机通信协议的饱和时变复杂网络的鲁棒状态估计问题。通过引入随机通信协议来调节网络节点间信息的传输顺序,从而避免一些网络诱导现象的发生。基于可测的输出信息,构造了时变鲁棒状态估计器。然后,采用不等式处理技术,得到了估计误差协方差上界的递推方程。其次,设计了有效的估计器增益来优化该上界。另外,给出了最优上界的迹满足一致有界性的充分条件。最后,通过Matlab算例仿真,验证了所提算法的有效性和可行性。
【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】：TN713
【图文】：

-20-图 2-2 在不同的算法下状态1,kx 及其估计1, | k kx 的轨迹Fig. 2-2 State1,kx and its estimation1, | k kx via different method

log(MSE1)及其上界Fig.2-4log(MSE1)anditsupperbound

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本文编号：2737657