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Recursive Projected Filter Algorithm with Binary-Valued Observations

Journal of Systems Science & Complexity 2024年第5期37卷 1832-1860页

作者： ZHANG Xiaoyan WANG Ying XUE Wenchao ZHAO Yanlong Key Laboratory of Systems and Control Institute of Systems Science Academy of Mathematics and Systems Science Chinese Academy of Sciences School of Mathematical Sciences University of Chinese Academy of Sciences

This paper focuses on the state estimate for a class of systems with both process noise and measurement noise under binary-valued observations, in which the Gaussian assumption on the predicted density of the state is not required. A recursive projected filter algorithm with time-varying thresholds is constructed to estimate the state under binary-valued observations. The time-varying thresholds are designed as the prediction value of the measurement, which can provide more information about the system state. The convergence property is established with some suitable stability,boundedness and observability conditions. In particular, the estimation error between state and estimate is proved to be asymptotically bounded in the mean-square sense, whose upper bound is related to the variance of process noise. Finally, the theoretical results are demonstrated via numerical examples of first-order and high-order systems.

关键词： Binary-valued observations convergence recursive filter time-varying thresholds

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