A(q^-1)y(k)=B(q^-1)u(k-d) +C(q^-1) w(k)其中A(q^-1)=1-1.2q^-1+0.5q^-2，B(q^-1)=1+0.7q^-1，C(q^-1)=1-0.5q^-1+0.3q^-2求当d＝1时按照参数已知设计最小方差控制器，给出matlab代码

以下是完整的 Matlab 代码，可以实现根据给定的系统参数，设计当 d=1 时的最小方差控制器：

% 系统参数
A = [1 -1.2 0.5];
B = [1 0.7 0];
C = [1 -0.5 0.3];
d = 1;

% 噪声标准差
sigma_w = 0.1;
sigma_v = 0.2;

% 计算系统的状态空间模型
n = length(A);
Atilde = [A; eye(n-1), zeros(n-1,1)];
Btilde = [B; zeros(n-1,1)];
Ctilde = [C, zeros(1,n-1)];
Gtilde = [zeros(n-1,1); 1];

% 计算系统的卡尔曼增益
Q = Gtilde * Gtilde' * sigma_w^2;
R = sigma_v^2;
P = dlyap(Atilde', Ctilde' * Ctilde);
K = (Atilde * P * Ctilde' + Gtilde * Gtilde' * sigma_w^2) * inv(Ctilde * P * Ctilde' + R);

% 计算最小方差控制器的反馈增益矩阵和预测向量
F = -K(1:d);
f = -K(d+1:end) * [0; 1];

% 仿真控制器输出
N = 100;
u = zeros(N, 1);
y = zeros(N, 1);
for k = 1:N
    % 计算状态
    if k <= d
        x = zeros(n, 1);
    else
        x = Atilde * [y(k-1:-1:k-d); u(k-1:-1:k-d)];
    end
    % 计算控制器输出
    u(k) = F * x + f;
    % 计算系统输出
    y(k) = C * [y(k-1:-1:max(1,k-d)); u(k-d:-1:max(1,k-d-1))] + sigma_v * randn;
end

% 画图
t = 1:N;
subplot(2,1,1)
plot(t, y)
title('系统输出')
subplot(2,1,2)
plot(t, u)
title('控制器输出')

该代码的输出为两个图像，第一个图像为系统的输出，第二个图像为控制器的输出。这些输出可以帮助我们评估所设计的最小方差控制器的性能。