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线性分式扰动下奇异系统递推Kalman滤波

2015-05-16 01:12

全部作者： 张光磊 周彤 第1作者单位： 清华大学自动化系 摘要： 本文在已有工作基础上研究了线性奇异系统参数存在线性分式扰动时的鲁棒状态估计问题, 给出了1种Kalman形式的递推滤波算法, 并通过数值仿真验证了其有效性. 研究表明, 线性分式不确定性可以表示为若干个加性不确定性的交集. 本文的主要工作就是寻找保守性最弱的加性不确定性来包含该交集, 而且该问题在递推滤波过程中被证明是凸优化问题. 当线性分式不确定性退化为有结构约束的加性不确定时, 该算法的性能优于现有算法. 关键词： Kalman滤波, 奇异系统, 线性分式不确定性, 鲁棒性 (浏览全文) 发表日期： 2007年03月23日 同行评议：

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