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刘晓阳；于文武；曹金德；陈、顺

具有采样数据的跳跃系统的状态估计和滤波的间断Lyapunov方法。 （英语） 兹比尔1396.93115

神经网络。 68, 12-22 (2015).
摘要：本文研究了一类马尔可夫跳跃系统的采样数据状态估计和H_（infty）滤波问题。对系统测量值进行采样，然后将其传输给估计器和滤波器，以估计所考虑跳变系统的状态。相应的误差动态由具有两种类型延迟的系统表示：一种来自系统本身，另一种来自采样周期。由于采样引起的延迟是不连续的，构造了相应的不连续Lyapunov泛函，并建立了充分条件，以保证滤波误差系统的渐近均方稳定性和H_（inffty）性能。进一步给出了期望估计量和滤波器的显式表达式。最后，通过两个仿真实例说明了该方法的设计过程和性能。

引用于7文件

MSC公司：

93E10型 随机控制理论中的估计与检测
93E11号机组 随机控制理论中的滤波
93B36型 \（H^\infty）-控制
93元57 采样数据控制/观测系统
93天30分 李亚普诺夫函数和存储函数
60J75型 跳转流程（MSC2010）

关键词：

间断Lyapunov泛函；过滤；马尔科夫跳跃系统；采样数据系统；状态估计

软件：

LMI工具箱
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{X.Liu}等人，神经网络。68、12-22（2015；Zbl 1396.93115）
全文： 内政部

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