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具有不同观测丢失率多传感器随机不确定系统的加权观测融合估计  
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【英文篇名】 Weighted measurement fusion estimation for stochastic uncertain systems with multiple sensors of different missing measurement rates
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【作者】 吴黎明; 马静; 孙书利;
【英文作者】 WU Li-ming; MA Jing; SUN Shu-li1; School of Mathematics Science; Heilongjiang University; School of Electronic Engineering;
【作者单位】 黑龙江大学数学科学学院; 黑龙江大学电子工程学院;
【文献出处】 控制理论与应用 , Control Theory & Applications, 编辑部邮箱 2014年 02期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 多传感器; 丢失观测; 乘性噪声; 加权观测融合; 满秩分解;
【英文关键词】 multisensor; missing measurement; multiplicative noise; weighted measurement fusion; full-rank decom-position;
【摘要】 本文研究了具有丢失观测的多传感器线性离散随机不确定系统的最优线性估计问题,其中不同的传感器具有不同的丢失率.首先将乘性噪声转化为加性噪声,然后基于矩阵满秩分解和加权最小二乘理论,提出了具有较小计算负担的加权观测融合估计算法.分析了加权观测融合估计算法的稳态特性,给出了稳态存在的一个充分条件.所提出的加权观测融合估值器与集中式融合估值器具有相同的精度,即具有全局最优性.仿真研究验证了算法的有效性.
【英文摘要】 This paper is concerned with the optimal linear estimation problem for a multisensor linear discrete-time stochastic uncertain system with missing measurements. Different sensors have different missing measurement rates. Firstly, multiplicative noises are transferred to additive noises. Then, based on full-rank decomposition of a matrix and weighted least-squares theory, the weighted measurement fusion estimation algorithms with small computational burden are developed. The steady-state property of the weig...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(NSFC-61174139); 黑龙江省高校长江学者后备支持计划资助项目(2013CJHB005); 黑龙江省高校科技创新团队资助项目(2012TD007); 黑龙江大学高层次人才资助项目(Hdtd2010-03); 黑龙江省重点实验室基金资助项目
【更新日期】 2014-06-16
【分类号】 TP202
【正文快照】 1引言(Introduction)近年来,基于不完整观测数据随机系统的滤波问题引起了人们的广泛关注[1–4].文献[1–4]基于不同的方法研究了丢失观测系统的滤波问题.文献[5–7]研究了带随机时滞和丢包的网络系统的状态估计问题.但在实际中,系统除了存在由数据传输带来的随机不确定性的同?

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