测量数据丢失的随机不确定系统滚动时域估计
来源期刊：控制与决策2021年第2期
论文作者：刘帅 赵国荣 曾宾 高超
文章页码：450 - 456
关键词：滚动时域估计;丢包;预测补偿;不确定系统;Min-Max问题;稳定性分析;
摘 要：研究存在传感器测量数据丢失的随机不确定系统状态估计问题,用概率已知的Bernoulli随机序列描述丢包现象,并采用丢失测量数据的预测值进行丢包补偿,将不确定条件下的最优化问题表示为Min-Max问题,并通过引入拉格朗日算子,将Min-Max问题转化为受限条件下的Min-Min问题,进而实现最优状态估计的求解.对所提算法的稳定性进行研究,推导出估计误差范数平方期望的上界,并给出估计误差范数平方期望收敛的充分条件.最后通过仿真验证所提算法的有效性.
刘帅1，赵国荣1，曾宾2，高超1
1. 海军航空大学岸防兵学院2. 中国人民解放军92095部队
摘 要：研究存在传感器测量数据丢失的随机不确定系统状态估计问题,用概率已知的Bernoulli随机序列描述丢包现象,并采用丢失测量数据的预测值进行丢包补偿,将不确定条件下的最优化问题表示为Min-Max问题,并通过引入拉格朗日算子,将Min-Max问题转化为受限条件下的Min-Min问题,进而实现最优状态估计的求解.对所提算法的稳定性进行研究,推导出估计误差范数平方期望的上界,并给出估计误差范数平方期望收敛的充分条件.最后通过仿真验证所提算法的有效性.
关键词：滚动时域估计;丢包;预测补偿;不确定系统;Min-Max问题;稳定性分析;
