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reduced-order kalman filtering for state constrained linear systems

Journal of Systems Engineering and Electronics 2013年第4期24卷 674-682页

作者： Chaoyang Jiang Yongan Zhang Center for Control Theory and Guidance Technology Harbin Institute of Technology

This paper aims at solving the state filtering problem for linear systems with state constraints. Three classes of typical state constraints, i.e., linear equality, quadratic equality and inequality, are discussed. By using the linear relationships among different state variables, a reduced-order kalman filter is derived for the system with linear equality constraints. Afterwards, such a solution is applied to the cases of the quadratic equality constraint and inequality constraints and the two constrained state filtering problems are transformed into two relative constrained optimization problems. Then they are solved by the Lagrangian multiplier and linear matrix inequality techniques, respectively. Finally, two simple tracking examples are provided to illustrate the effectiveness of the reduced-order filters.

关键词： state constraint state filtering reduced-order kalman filter linear matrix inequality (LMI).

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