带丢包和量化的参数不确定系统滚动时域估计

摘要：

针对网络化系统中丢包、量化和参数不确定性对状态估计的影响,提出一种带有预测补偿机制的鲁棒滚动时域估计算法.将丢包现象描述为概率已知的随机Bernoulli序列,并利用丢失数据的预测值进行丢包补偿,将数据量化引入的量化误差描述为观测方程中的一个有界不确定参数,将模型的不确定性描述为系统矩阵受到随机扰动,基于滚动优化策略,考虑量化和模型不确定性影响最严重的情况,通过滚动求解一个min-max问题得到最优状态估计器.对所提算法进行稳定性分析,推导了估计误差范数平方期望的一个上界函数,给出了估计误差范数平方期望收敛的充分条件.最后,通过仿真验证了所提算法的有效性.

关键词：滚动时域估计、预测补偿、数据量化、模型不确定性、min-max问题、稳定性分析

所属期刊栏目：42

分类号：TP271.7(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金61473306,61903374

在线出版日期：2020-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：912-918