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二进制编码方案下离散时变非高斯系统的二次滤波。 (英语) Zbl 1530.93524号

摘要:本文研究一类受非高斯噪声影响的线性离散系统的递归二次滤波问题。考虑到二进制编码对信道噪声的鲁棒性,在从传感器到滤波器的数据传输过程中使用了二进制编码方案。在这种方案下,原始信号首先被编码成比特串,然后通过无记忆二进制对称信道(具有一定的交叉概率)进行传输。随后,接收到的比特串由接收器端的解码器恢复。本文的主要目的是为底层非高斯系统设计一个具有最小滤波误差协方差上界的递归二次滤波器。为此,首先通过聚合原始向量及其二阶Kronecker幂来构造增广系统。因此,以某些Riccati-like差分方程的解的形式获得了滤波误差协方差的上界,然后通过适当选择滤波器参数将获得的上界最小化。此外,还建立了保证滤波误差协方差有界的充分条件。最后,通过算例验证了所提出的二次滤波算法的有效性。

MSC公司:

93E11号机组 随机控制理论中的滤波
93C55美元 离散时间控制/观测系统
93二氧化碳 控制理论中的线性系统
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全文: 内政部

参考文献:

[1] 艾萨尔,T.C。;Barner,K.E.,高斯和非高斯噪声环境下的混合多项式滤波器,IEEE信号处理学报,54,12,4644-4661(2006)·Zbl 1375.94042号
[2] 巴蒂洛蒂,S。;Cacase,F。;D’Angelo,M。;Germani,A.,通过输出注入解决LQ非高斯调节器问题的多项式方法,IEEE自动控制汇刊,64,2,538-552(2019)·Zbl 1482.93618号
[3] 卡巴列罗-阿吉拉,R。;加西亚·加里多,I。;Linares-Pérez,J.,带随机参数矩阵的离散随机系统中的二次估计问题,应用数学与计算,273308-320(2016)·Zbl 1410.93119号
[4] 卡巴列罗-阿吉拉,R。;Hermoso-Carazo,A。;Linares-Pérez,J.,《具有多重不确定性和时间相关信道噪声的网络化融合估计》,信息融合,54,161-171(2020)
[5] Cacase,F。;孔戴,F。;D’Angelo,M.(M·D’Angelo,M.)。;Germani,A.,非高斯线性时变系统的反馈多项式滤波和控制,《系统与控制快报》,123,108-115(2019)·Zbl 1408.93133号
[6] Cacase,F。;孔戴,F。;Germani,A。;Palombo,G.,《距离测量跟踪的最佳线性和二次估计量》,《系统与控制快报》,139,第104674页,(2020年)·兹比尔1447.93349
[7] Carravetta,F。;Germani,A。;Raimondi,N.,带乘性状态噪声离散随机线性系统的多项式滤波,IEEE自动控制学报,42,8,1106-1126(1997)·Zbl 0888.93058号
[8] 陈,S。;Ho,D.W.C.,基于信息的分布式扩展卡尔曼滤波器,通过通信信道动态量化,神经计算,469251-260(2022)
[9] Chen,W。;王,Z。;丁·D。;Dong,H.,离散时间多智能体系统在二进制编码下的一致性,Automatica,133,文章109867 pp.(2021)·Zbl 1480.93378号
[10] Ciuonzo,D。;奥布里,A。;Carotenuto,V.,Rician MIMO信道和干扰软件决策融合,IEEE信号处理汇刊,65,15,3866-3880(2017)·Zbl 1414.94136号
[11] Ciuonzo,D。;胡萝卜素V。;De Maio,A.,《关于多重协方差相等测试及其在SAR变化检测中的应用》,IEEE信号处理汇刊,65,195078-5091(2017)·Zbl 1414.94780号
[12] F Cacase,A.Germani;Palombo,G.,反馈二次滤波,Automatica,82,158-164(2017)·Zbl 1376.93105号
[13] 法萨诺,A。;Germani,A。;Monterió,A.,非高斯系统的降阶二次卡尔曼滤波,IEEE自动控制汇刊,58,7,1744-1757(2013)·Zbl 1369.93621号
[14] Germani,A。;Manes,C。;Palumbo,P.,随机非高斯广义系统的多项式滤波,IEEE电路与系统汇刊。I.常规论文,51,8,1561-1576(2004)·Zbl 1374.93343号
[15] Hermoso-Carazo,A。;Linares-Pérez,J.,使用相关一步随机延迟测量值进行线性和二次最小二乘估计,数字信号处理,18450-464(2008)
[16] 胡,Z。;胡,J。;谭,H。;黄,J。;Cao,Z.,round-robin协议下具有随机传感器延迟的非线性系统的分布式弹性融合滤波,国际系统科学杂志,53,13,2786-2799(2022)·兹比尔1504.93376
[17] 黄,Y。;Zhang,Y。;Shi,P。;吴,Z。;钱,J。;Chambers,J.A.,基于高斯混合分布的鲁棒卡尔曼滤波器及其在目标跟踪中的应用,IEEE系统、人与控制论汇刊:系统,49,10,2082-2096(2019)
[18] 拉克索,T.I。;Tarczynski,A。;墨菲,N.P。;Välimäki,V.,非均匀采样信号重建和降噪的多项式滤波方法,信号处理,80,4,567-575(2000)·Zbl 1036.94516号
[19] 李,M。;梁,J。;Wang,F.,round-Robin协议下传感器饱和二维系统的鲁棒集员滤波,国际系统科学杂志,53,13,2773-2785(2022)·Zbl 1504.93380号
[20] 李,S。;石,D。;邹伟(Zou,W.)。;Shi,L.,多核最大相关熵卡尔曼滤波器,IEEE控制系统快报,61490-1495(2022)
[21] 李伟(Li,W.)。;王,Z。;袁,Y。;Guo,L.,带衰落测量的非高斯状态估计的两阶段粒子滤波,Automatica,115,第108882页,(2020)·Zbl 1436.93139号
[22] 刘,L。;马,L。;郭杰。;张杰。;Bo,Y.,《时变系统的分布式集员滤波:基于编码解码的方法》,Automatica,129,第109684页,(2021)·Zbl 1482.94081号
[23] 刘,Q。;Wang,Z.,采用二进制编码方案的线性动态网络的移动时域估计,IEEE自动控制汇刊,66,4,1763-1770(2021)·兹伯利07352226
[24] 刘,Q。;王,Z。;韩庆林。;蒋,C.,带乘性噪声和量化效应的离散时变非高斯系统的二次估计,Automatica,113,第108714页,(2020)·Zbl 1440.93247号
[25] Mumolo,E。;Carini,A.,自适应递归二阶多项式滤波器的稳定性条件,信号处理,54,85-90(1996)·Zbl 0875.93546号
[26] Qu,F。;X.赵。;王,X。;Tian,E.,传感器网络上一类时变系统的概率约束分布式融合滤波:环形事件触发机制,国际系统科学杂志,53,6,1288-1297(2022)·Zbl 1490.93122号
[27] Santis,A.D。;Germani,A。;Raimondi,M.,线性离散非高斯系统的最优二次滤波,IEEE自动控制汇刊,40,7,1274-1278(1995)·Zbl 0836.93056号
[28] 沈毅。;王,Z。;沈,B。;Dong,H.,加权一次丢弃协议下多传感器多速率网络系统的抗离群递归滤波,IEEE控制论汇刊,51,10,4897-4908(2021)
[29] 苏,J。;Li,N.,采用编码-解码方法的离散时间延迟切换复杂网络的基于观测器的同步控制,国际系统科学杂志,53,13,2711-2728(2022)·兹比尔1504.93362
[30] 谭,H。;沈,B。;Shu,H.,具有时间相关衰落信道的随机系统的鲁棒递归滤波,IEEE系统、人与控制论汇刊:系统,52,5,3102-3112(2022)
[31] 陶,H。;谭,H。;陈,Q。;刘,H。;Hu,J.,随机发生DoS攻击的记忆神经网络的(H_\infty)状态估计,系统科学与控制工程,10,1,154-165(2022)
[32] Wang,L。;刘,S。;Zhang,Y。;丁·D。;Yi,X.,时滞人工神经网络的非脆弱状态估计:一种自适应事件触发方法,国际系统科学杂志,53,10,2247-2259(2022)·Zbl 1498.93456号
[33] 王,X。;孙,Y。;丁,D.,《通信约束下网络控制系统的自适应动态规划:趋势和技术调查》,《国际网络动力学与智能杂志》,1,1,85-98(2022)
[34] 王,S。;王,Z。;Dong,H。;陈,Y。;Alsaadi,F.E.,时间相关衰落信道上线性离散非高斯系统的递归二次滤波,IEEE信号处理学报,70,3343-3356(2022)
[35] 王,Z。;Wang,L。;刘,S。;Wei,G.,《基于编解码的网络系统控制和过滤:洞察力、发展和机遇》,IEEE/CAA自动化杂志,5,1,3-18(2018)
[36] Wang,L。;王,Z。;沈,B。;Wei,G.,带测量衰落的递归滤波:一种多描述编码方案,IEEE自动控制学报,66,11,5144-5159(2021)·Zbl 07480530号
[37] Wang,L。;赵,D。;Wang,Y.-A。;丁·D。;Liu,H.,受限比特率下基于部分神经元的人工神经网络状态估计:有限时间情况,神经计算,488144-153(2022)
[38] 温,P。;Dong,H。;霍,F。;李,J。;Lu,X.,基于观测器的饱和系统二进制编码PID控制,神经计算,499,54-62(2022)
[39] 温,P。;李,X。;Hou,N。;Mu,S.,传感器网络上二进制编码方案的分布式递归故障估计,系统科学与控制工程,10,1,417-427(2022)
[40] 杨,F。;李,J。;Dong,H。;Shen,Y.,编解码机制下延迟递归神经网络的比例积分型估计器设计,国际系统科学杂志,53,1322729-2741(2022)·Zbl 07614008号
[41] 杨,F。;李毅。;Liu,X.,非高斯噪声系统的鲁棒误差平方约束滤波器设计,IEEE信号处理快报,15930-933(2008)
[42] 杨伟(Yang,W.)。;李,D。;张,H。;Tang,Y。;Zheng,W.,远程状态估计保密的编码机制,Automatica,120,第109116条pp.(2020)·Zbl 1448.93322号
[43] 杨,J。;马,L。;陈,Y。;Yi,X.,通过记忆事件触发策略对连续随机延迟神经网络的(L_2-L_)状态估计,国际系统科学杂志,53,13,2742-2757(2022)·Zbl 1504.93371号
[44] 尹,S。;Zhu,X.,智能粒子滤波器及其在非线性系统故障检测中的应用,IEEE工业电子学报,62,6,3852-3861(2015)
[45] Yu,L。;崔,Y。;刘,Y。;新墨西哥州阿洛塔比。;Alsaadi,F.E.,《具有有界分布时滞和动态量化效应的多智能体系统基于样本的共识》,《国际系统科学杂志》,53,11,2390-2406(2022)·Zbl 1500.93126号
[46] Yu,H。;胡,J。;Song,B。;刘,H。;Yi,X.,随机接入协议下线性参数变量系统的弹性能量峰值滤波,国际系统科学杂志,53,11,2421-2436(2022)·Zbl 1500.93140号
[47] 余,X。;Jin,G。;Li,J.,高斯/非高斯乘性噪声系统的目标跟踪算法,IEEE车辆技术汇刊,69,1,90-100(2020)
[48] 张,Q。;周瑜,非高斯随机系统控制理论及其应用的最新进展,国际网络动力学与智能杂志,1,1,111-119(2022)
[49] 赵,H。;Zhang,C.,线性离散时变系统的非高斯噪声二次估计,神经计算,174921-927(2016)
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