不确定无序量测系统的最优网络化状态估计

作     者：葛泉波 冯肖亮 徐廷梁 GE Quan-bo;FENG Xiao-liang;XU Ting-liang

作者机构：杭州电子科技大学信息与控制研究所浙江杭州310018 浙江大学工业控制技术国家重点实验室浙江杭州310027 河海大学计算机与信息工程学院江苏南京210098 

出 版 物：《电子学报》 (Acta Electronica Sinica)

年 卷 期：2011年第39卷第A3期

页      面：7-13页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(No.60934009 No.60804064) 中国博士后科学基金(No.20100471727) 浙江省科技厅科技一般计划项目(No.2009C34016) 浙江省研究生创新科研项目(No.YK.2008061) 

主　　题：线性时不变系统 不确定延迟 无序量测 线性最小均方误差估计 Kalman滤波 

摘      要：本文以线性时不变或系统参数预先确定的单传感器系统为对象,研究带有不确定随机无序量测约束下的最优网络化估计问题.基于线性时不变或参数预先确定系统的滤波器系数矩阵离线计算和线性最小方差估计的线性加权求和特性,首先介绍传统Kalman滤波的等价测量值加权求和形式.然后,以该测量值加权求和滤波器为基础,结合布尔二值开关和无序量测直接求和补偿技术,针对两种典型无序量测跟踪系统分别设计全局最优网络化Kalman滤波器.最后,四个仿真例子验证了本文算法的有效性和优越性.