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随机发生的非脆弱滤波器设计+文献综述

时间:2017-12-06 20:38来源:毕业论文
随机发生的非线性扰动和滤波增益变化是由互不相关且服从Bernoulli分布的随机变量描述的,量化器采用指数型以便将量化不确定性可以转化为扇形有界不确定性。第一类离散时变系统研
摘要本文对具有随机滤波增益变化和量化效应的两类离散时变随机非线性系统的有限域滤波问题进行了研究。随机发生的非线性扰动和滤波增益变化是由互不相关且服从Bernoulli分布的随机变量描述的,量化器采用指数型以便将量化不确定性可以转化为扇形有界不确定性。第一类离散时变系统研究的问题是 和 有限域滤波,第二类为 和方差约束有限域滤波,系统模型中的非线性扰动和外部干扰均值非零。两类系统都以一组递推线性矩阵不等式可解的形式,给出了所设计的满足相应性能指标的滤波器存在的充分条件,并各自通过一个仿真例子来说明设计方法的有效性。
关键词  离散时变系统 随机增益变化  滤波  滤波 方差约束 16242
毕业设计说明书(论文)外文摘要
Title  Non-fragile filtering problems  with randomly occurred gain variations                   
Abstract
In this paper, we deal with finite-horizon filtering  problems for two    discrete time-varying stochastic nonlinear systems with randomly occurred gain variations and quantization effects. The stochastic nonlinearities and gain variations are modeled by mutually uncorrelated Bernoulli distributed white sequences. The quantizer is assumed to be of  the logarithmic type and the quantization effects can be transformed into the sector-bounded uncertainties. The first discrete system deals with the   and   finite-horizon filtering problems while the second is concerned with the variance-constrained   where the stochastic nonlinearities and exogenous disturbance signals are not zero mean. Sufficient conditions for the existence of the finite-horizon filter in each case, which satisfy the corresponding requirements, are expressed in terms of the feasibility of a series of recursive linear matrix inequalities(RLMIs). Numerical example for each system is set up to show the effectiveness of the proposed design method. 源自六;维,论/文.网*加7位QQ324`9114 www.lwfree.cn
Keywords  Discrete time-varying system     stochastic gain variations       filtering     filtering  variance-constrained 
目   次
1  绪论1
2  具有随机滤波增益变化和量化效应的 和 有限域滤波器设计 2
2.1  引言 2
2.2  问题描述 3
2.3   和 性能分析…  6
2.4   和 有限域非脆弱滤波器设计 11
2.5  数值仿真… 15
2.6 小结 …  17
3  具有随机滤波增益变化和量化效应的方差约束的 有限域滤波器设计 … 18
3.1  引言… 18
3.2  问题描述… 18
3.3   和方差约束性能分析… 20
3.4  方差约束的 有限域非脆弱滤波器设计 25
3.5  数值仿真… 30
3.6  小结… 33
结论 … 34
致谢 … 34
参考文献…35
1  绪论
滤波或状态估计是控制工程和信号处理领域的基础性问题,在航空航天、工业过程控制、自动控制系统中得到了广泛的应用。在过去的几十年中,研究人员提出了许多有效的滤波器设计方法,如Kalman滤波, 滤波,鲁棒 滤波, 滤波及方差约束滤波等。
传统的Kalman滤波方法需要知道系统的准确模型及干扰信号的部分统计信息,这无疑增加了系统的保守性,限制了该方法的应用范围。 滤波理论旨在保证干扰输入到估计误差的 范数增益小于给定的指标,其中的干扰输入是任意能量有界信号。该理论的设计方法可以参考文献[1-7],从中可以看出, 滤波适用于解决时变、非线性、量化影响等复杂情况时的滤波问题。 滤波又称为能量-峰值滤波,它的原理是对于任意能量有界干扰输入极小化滤波误差峰值,相关结果见于文献[7-9]。在实际过程中,通常使用估计误差小于某一上界作为滤波系统的性能指标。比如,在高机动目标的跟踪中,只需要估计误差小于某一上界,而并不需要最小。因此,对方差约束滤波问题的研究具有重要的意义[1,10-13]。文献[1]对一类离散时变系统的方差约束问题进行了研究,文献[11]研究了具有非高斯噪声系统的误差方差约束问题。然而,在大多数对方差约束问题研究中,非线性干扰和外界扰动都为零均值。 随机发生的非脆弱滤波器设计+文献综述:http://www.lwfree.cn/zidonghua/20171206/17512.html
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