不确定中立型奇异系统的时滞相关鲁棒H_∞滤波器的设计

研究了不确定中立型奇异系统的时滞相关全阶H∞滤波器的设计问题,利用Lyapunov-Krasovskii泛函方法,得到了以线性矩阵不等式（LMI）表示的滤波误差动态系统的时滞相关的鲁棒H∞性能分析。在此基础上,给出了不确定中立型奇异时滞系统的鲁棒H∞滤波器存在的时滞相关的充分条件。通过数值例子验证了该方法的可行性。     

不确定时滞奇异系统的时滞相关鲁棒H∞滤波器设计

为了考虑系统对外界干扰的抑制性能,针对同时含有外界干扰和范数有界参数不确定性的时滞奇异系统,研究了全阶鲁棒H∞滤波问题。采用Lyapunov-Krasovskii方法,得到时滞奇异系统的以线性矩阵不等式表示的全阶鲁棒H∞滤波器设计方法。该方法设计的滤波器使滤波误差动态系统时滞依赖鲁棒稳定,且对外界干扰具有给定的抑制度。     

一种基于方差约束H∞鲁棒滤波新算法

基于方差约束,研究一类不确定线性定常随机离散系统的H∞滤波问题。提出了一种鲁棒滤波的新算法,该算法克服构造对角矩阵约束性较强,缺乏一般性的缺点,给出了基于线性矩阵不等式(LMI)的同时满足方差和H∞约束的鲁棒滤波器,且在自由参数允许的前提下,与同类算法相比,其滤波增益较小,滤波误差协方差也较小。文中给出的数值算例验证了本算法的有效性。     

基于H∞滤波的主/被动雷达模糊自适应融合算法

在主/被动雷达复合制导背景下,提出一种基于H∞滤波和模糊逻辑的自适应融合算法,算法结合了H∞滤波和模糊推理的优点.为了克服卡尔曼滤波对模型和传感器噪声特性的依赖性,应用H∞滤波实现目标的状态估计.与卡尔曼滤波相比,H∞滤波不需要对噪声作任何假设.由于模糊推理方法具有很强的处理不确定性问题的能力,基于协方差匹配技术应用模糊推理方法在线估计每个H∞滤波器的性能,融合中心根据每个H∞滤波器的性能融合来自两滤波器的状态估计值.数字仿真结果表明了算法的有效性.     

基于H∞滤波的GPS/SINS组合导航系统研究

文中在对H∞估计问题进行数学描述的基础上,建立了一种H∞次优滤波算法的迭代方程.通过在GPS/SINS组合导航系统中的实际应用从精度、鲁棒性等指标方面对H∞滤波和Kalman滤波算法进行比较.仿真结果表明,在理想条件下,Kalman滤波方法具有较高的精度.但是,当系统噪声和量测噪声为有色噪声时,H∞滤波算法明显具有良好的鲁棒性能,估计精度也较高,能有效地克服Kalman滤波器存在的局限性.     

Kalman与H∞滤波算法在GPS/惯性组合导航系统中的应用研究

针对Kalman滤波及H∞滤波的特点,分别将其应用于GPS/惯性组合导航系统中进行比较.采用位置-速度组合方式.分别在白噪声及有色噪声条件下进行滤波.通过仿真结果说明当系统模型及噪声的统计特性精确已知的情况下Kalman滤波算法可以得到较高的精度.然而当系统模型及噪声的统计特性发生变化时H∞滤波算法明显具有良好的鲁棒性,估计精度也较高,有效地克服了Kalman滤波器存在的局限性.     

惯导传递对准中的两种滤波算法对比分析

为了克服传递对准中系统噪声不确定带来的影响．将次优H∞滤波方法用于捷联惯导动基座传递对准,针对速度匹配传递对准的全维模型和降维模型进行了卡尔曼滤波和次优H∞鲁棒滤波仿真研究,给出了白噪声下失准角的估计曲线。仿真结果表明速度匹配传递对准具有较高的对准精度．卡尔曼滤波的估计精度比次优H∞鲁棒滤波高,但收敛速度和鲁棒性不如次优H∞鲁棒滤波。     

H∞滤波及其在GPS/INS容错组合制导中的应用

Kalman滤波需要给出系统精确的状态模型和噪声统计性能,而在实际应用中却难以满足,故利用Kalman滤波可能得不到系统最优估计,甚至发散。文中给出了在巡航导弹GPS/INS组合制导应用中对模型及噪声容错性能更强的H∞鲁棒滤波,仿真结果表明,即使对简化的组合制导模型和噪声,利用H∞滤波仍可得到良好的估计结果。     

两种H∞滤波在SINS/GPS组合导航系统中的适应性

针对H∞鲁棒滤波实现算法在SINS/GPS组合导航系统中的适应性问题,将中央H∞滤波和次优后置H∞滤波用于开环SINS/GPS组合系统和闭环SINS/GPS组合系统中,进行滤波校正,结果表明:中央H∞滤波适于用在开环SINS/GPS组合系统中,次优后置H∞滤波适于用在闭环SINS/GPS组合系统.该结论可对组合导航系统中滤波算法的选取提供参考.     

具有分布时滞的中立型随机系统的动态输出反馈H∞控制

研究了具分布时滞的中立型随机系统的动态输出反馈H∞控制问题。利用了Lyapunov稳定性理论与It ′s公式,基于线性矩阵不等式,得到了随机系统动态输出反馈H∞控制器存在的一个充分条件,并进一步给出了动态输出反馈控制器设计方法,利用Matlab的LMI工具箱求解方便,最后给出数值算例验证了方法的有效性。     

基于H∞滤波的RDSS/INS组合导航研究

文中根据H∞鲁棒滤波理论．提出了基于H∞滤波技术的RDSS／SINS位置全组合导航系统，由H∞鲁棒滤波来提高系统的鲁棒性，对提出的全组合系统进行Simulink仿真。仿真结果表明该系统结构简单，状态估计精度高，系统仿真鲁棒性好，便于工程实现。     

SINS动基座对准中H_∞滤波器的参数优化方法

在SINS动基座对准中,H_∞滤波算法比Kalman滤波算法具有更好的抗扰动能力。针对H_∞滤波器的参数优化问题,首先在推导H_∞滤波算法鲁棒机理的基础上,分析了滤波参数对系统状态收敛速度和滤波稳定性的影响,然后引入多模型估计理论进一步优化H_∞滤波参数。经过仿真试验,该参数优化方法是提高SINS动基座对准H_∞滤波器估计效果的有效手段。     

当前统计模型下的目标状态鲁棒H∞预估算法

针对常规运动目标滤波算法在提升光电跟踪系统性能方面存在较大困难,基于运动目标状态的当前统计(current statistics,CS)模型,设计了该模型下的鲁棒H∞滤波预估算法。根据H∞滤波理论及目标状态方程,求解H∞滤波预估算法,实现了对目标状态信息的有效预估,并将其应用于某型光电跟踪系统,进行了实验验证。实验结果表明:该算法能有效抑制脱靶量噪声与延迟对跟踪系统带来的不利影响,相较于Kalman滤波算法,滤波精度更高,鲁棒稳定性更强,能够提升系统跟踪精度与性能。     

基于鲁棒H2AH∞估计的火炮位置伺服系统故障检测

在滤波理论中发展起来的鲁棒H2/H∞方法，可以较好地解决在模型中带有不确定性的动态系统的鲁棒估计问题，能够使得稳态估计误差的方差和瞬时值均在一定的范围内。在对火炮位置伺服系统进行故障检测诊断的研究中，利用系统状态变量的鲁棒H2/H∞估计生成残差，以抑制模型误差与噪声对检测诊断的影响，同时，引入H范数指标对故障检测滤波器的设计进行优化，既增强了故障检测系统对于模型误差与噪声的鲁棒性，又确保了对故障的灵敏性，从而有效地提高了系统的故障检测精度。     

基于线性矩阵不等式的不确定非线性系统H∞控制

不确定非线性系统的H∞状态反馈控制采用T-S模糊模型.利用线性矩阵不等式设计控制器.且充分注意各子系统间相互作用,得到H∞状态反馈控制器存在的矩阵条件.并给出设计不确定非线性系统H∞状态反馈控制器的系统化方法.以Lorenz系统为例进行数值仿真,结果表明该控制器能使受控系统达到H∞性能指标.     

基于H_∞滤波的GPS/SINS组合导航系统研究

文中在对H_∞估计问题进行数学描述的基础上,建立了一种H_∞次优滤波算法的迭代方程。通过在GPS/SINS组合导航系统中的实际应用从精度、鲁棒性等指标方面对H_∞滤波和Kalman滤波算法进行比较。仿真结果表明,在理想条件下,Kalman滤波方法具有较高的精度.但是,当系统噪声和量测噪声为有色噪声时,H_∞滤波算法明显具有良好的鲁棒性能,估计精度也较高,能有效地克服Kalman滤波器存在的局限性。     

基于H∞滤波的不同目标机动模型的跟踪特性研究

文中研究了五种常见的目标机动模型下H∞滤波用于机动目标跟踪的性能.在目标位置信息可测条件下针对机动目标进行了H∞跟踪滤波仿真计算,以速度估计均方差为指标,分析了不同目标机动模型的H∞跟踪滤波精度.结果表明,基于维纳模型的H∞滤波进行机动目标跟踪精度最高,采用常加速度模型或二阶马尔可夫模型也是一种合适的选择.     

鲁棒故障检测H∞滤波器的LMI设计方法研究

文中首先给出了输出反馈H∞控制器的LMI求解方法.在此基础上,将鲁棒故障检测滤波器的设计规范成为鲁棒综合问题,从而给出了故障检测滤波器存在的充分必要条件和参数化的求解方法.仿真结果表明,该设计方法的有效性.     

H-infinity鲁棒滤波增益研究

基于Krein空间状态模型，深入分析H—infinity滤波增益，提出了广义滤波增益、增益失调因子等相关概念，并给出了H—infinity滤波器鲁棒性机理及H—infinity滤波器发散原因等相关结论。在此基础上，建立了一套结构化算法，清晰地描述了H—infinity滤波的两个计算回路和两个更新过程。仿真结果证明了相关结论的正确性。     

基于扩展H_∞滤波的光电跟踪目标预测方法研究

在光电跟踪系统目标状态预测过程中,噪声统计特性不确定是导致滤波精度下降的主要原因之一。针对该问题,提出了一种基于"当前"统计模型的扩展H∞滤波(EHF)方法,并与扩展卡尔曼(EKF)滤波方法做了仿真比较。仿真结果证明,在白噪声条件下,EKF滤波方法虽然精度略高,但收敛速度要差于EHF方法;在有色噪声条件下,EKF滤波方法几乎不能完成滤波,而EHF滤波器可以保持和白噪声假设条件相当的滤波精度,并且在目标发生机动的情况下该方法仍具有较强的鲁棒性。