时滞观测噪声下离散线性系统的状态估计

本文主要探讨了带有观测时间延迟噪声的离散线性系统的状态估计问题。这个问题在诸如网络控制和地表探测等应用中具有重要意义，因为在这些系统中，测量噪声序列通常存在延迟，这可能导致数据处理中的不确定性增加。 研究者们针对这一挑战，通过状态增强的方法提出了一个最优递归滤波器的设计。他们的关键贡献在于，尽管系统中存在观测噪声的时间延迟，但他们设计的滤波器维度仅取决于状态向量和观测向量的维度之和，而非延迟的具体大小。这意味着即使有较大的时间延迟，也无需额外增加滤波器的复杂度，这对于实际应用中的资源管理和计算效率优化具有显著优势。 除了最优滤波器，文章还提出了一种子优化递归滤波器，其维度与原始状态向量相同。这种滤波器的优点在于能够在当前时刻实现即时优化，提高了实时性能。子优化滤波器的设计策略旨在平衡精度和计算负担，使得系统可以在保持良好估计能力的同时，避免过度复杂化。 作者Peng Cui、Hongguo Zhao和Jun-e Feng来自山东大学控制科学与工程学院以及泰山大学信息科学与技术系和山东大学数学学院，他们共同合作解决了这一具有挑战性的问题，并将结果发表在《工业与管理优化》期刊上，于2011年2月出版。文章的通信编辑是Huanshui Zhang。 这篇研究论文提供了离散线性系统在面临观测时间延迟噪声时的有效状态估计方法，这对于理解和改善这类系统的控制性能具有重要的理论价值和实际应用意义。通过优化滤波器设计，研究者们展示了如何在考虑时间延迟影响的同时，保持高效和精确的状态估计，这对控制工程、网络监控等领域有着深远的影响。