公开(公告)号：CN109728795A

公开(公告)日：2019-05-07

申请号：CN201811582361.6

申请日：2018-12-24

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 胡军 ,  高铭 ,  张红旭 ,  贾朝清 ,  计东海 ,  高萍萍

IPC: H03H17/02

Abstract: 未知概率情形下具有数据丢失的时变事件触发滤波方法，属于控制系统领域。现有的滤波方法不能同时处理未知概率的数据丢失和随机非线性以及事件触发机制，影响滤波器性能的问题。本发明方法包括，建立具有未知概率的数据丢失、随机非线性以及事件触发机制的时变系统的动态模型；根据建立的时变系统动态模型设计滤波器；计算滤波器的一步预测误差协方差矩阵的上界；之后计算滤波增益矩阵；之后计算滤波误差协方差矩阵的上界；将获得的滤波增益矩阵代入设计的滤波器，获得具有未知概率的数据丢失、随机非线性以及事件触发机制滤波器。本发明可以同时处理未知概率的数据丢包和随机非线性以及事件触发机制，达到非线性扰动的目的，且易于求解与实现。

公开(公告)号：CN109728795B

公开(公告)日：2022-11-18

申请号：CN201811582361.6

申请日：2018-12-24

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 胡军 ,  高铭 ,  张红旭 ,  贾朝清 ,  计东海 ,  高萍萍

IPC: H03H17/02

Abstract: 未知概率情形下具有数据丢失的时变事件触发滤波方法，属于控制系统领域。现有的滤波方法不能同时处理未知概率的数据丢失和随机非线性以及事件触发机制，影响滤波器性能的问题。本发明方法包括，建立具有未知概率的数据丢失、随机非线性以及事件触发机制的时变系统的动态模型；根据建立的时变系统动态模型设计滤波器；计算滤波器的一步预测误差协方差矩阵的上界；之后计算滤波增益矩阵；之后计算滤波误差协方差矩阵的上界；将获得的滤波增益矩阵代入设计的滤波器，获得具有未知概率的数据丢失、随机非线性以及事件触发机制滤波器。本发明可以同时处理未知概率的数据丢包和随机非线性以及事件触发机制，达到非线性扰动的目的，且易于求解与实现。

公开(公告)号：CN108847829B

公开(公告)日：2022-03-04

申请号：CN201810814464.4

申请日：2018-07-23

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 胡军 ,  赵文杰 ,  贾朝清 ,  崔云菲 ,  贾凤娇 ,  高铭

IPC: H03H21/00

Abstract: 本发明提供一种具有随机发生不确定性和量化测量的非线性滤波方法，属于状态估计技术领域。本发明首先建立具有随机发生不确定性和量化测量的非线性时变系统动态模型、对动态模型进行滤波器设计；然后计算一步预测误差协方差矩阵的上界；通过一步预测误差协方差矩阵的上界计算得到滤波增益矩阵Kk+1；再将滤波增益矩阵Kk+1代入步骤二的滤波器中，得到k+1时刻的状态估计并根据计算出的滤波增益矩阵Kk+1，计算出滤波误差协方差矩阵的上界Σk+1|k+1；重复上述步骤，直至满足达到滤波总时长。本发明解决了现有滤波技术不能同时处理随机发生不确定性和量化测量，进而导致滤波误差大的问题。本发明可用于非线性时变系统的滤波。

公开(公告)号：CN108847829A

公开(公告)日：2018-11-20

申请号：CN201810814464.4

申请日：2018-07-23

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 胡军 ,  赵文杰 ,  贾朝清 ,  崔云菲 ,  贾凤娇 ,  高铭

IPC: H03H21/00

Abstract: 本发明提供一种具有随机发生不确定性和量化测量的非线性滤波方法，属于状态估计技术领域。本发明首先建立具有随机发生不确定性和量化测量的非线性时变系统动态模型、对动态模型进行滤波器设计；然后计算一步预测误差协方差矩阵的上界；通过一步预测误差协方差矩阵的上界计算得到滤波增益矩阵Kk+1；再将滤波增益矩阵Kk+1代入步骤二的滤波器中，得到k+1时刻的状态估计 并根据计算出的滤波增益矩阵Kk+1，计算出滤波误差协方差矩阵的上界Σk+1|k+1；重复上述步骤，直至满足达到滤波总时长。本发明解决了现有滤波技术不能同时处理随机发生不确定性和量化测量，进而导致滤波误差大的问题。本发明可用于非线性时变系统的滤波。