马尔可夫随机采样下网络化系统的H∞滤波设计与有效性验证
192 浏览量
更新于2024-08-30
收藏 260KB PDF 举报
本文主要探讨了一类具有随机采样特性的网络化系统中的H∞滤波问题。网络化系统在现代信息技术中扮演着重要角色,尤其是在物联网(IoT)和工业自动化等领域,实时性和可靠性对滤波性能提出了更高要求。H∞滤波是一种常用的控制理论,它旨在同时保证系统的稳定性和性能指标。
研究者将传感器的随机采样过程建模为马尔可夫链,这是一种概率论中的数学工具,用于描述随时间演变的随机过程。在这个过程中,传感器的采样行为被抽象为状态转移的概率分布,反映了采样时间的随机性。通过对数据采样的随机特性进行建模,可以更准确地捕捉到实际系统中的不确定因素。
信号量化则是另一个关键环节,通常在通信和信号处理中,为了节省带宽或处理能力,需要将连续信号转换为离散数值。这个过程引入了额外的模型参数不确定性,因为量化可能会导致信号信息的丢失或失真。作者将量化影响转化为模型参数的随机性,这使得滤波器设计时需要考虑这种不确定性。
此外,丢包现象在网络传输中普遍存在,特别是在无线网络中。本文通过使用二值随机变量来描述这一过程,明确了丢包事件发生的可能性和频率,进一步增强了对滤波误差系统动态行为的理解。
文章利用Lyapunov稳定性理论和随机系统分析方法,得出了一个关键的理论成果:当滤波误差系统满足一定的随机稳定性条件,并具备给定的H∞性能指标时,该滤波器设计方案是有效的。Lyapunov稳定性理论是确定系统稳定性的基础,而H∞性能则确保了滤波器在面对随机采样和丢包等随机干扰时,能够维持期望的性能水平。
最后,通过数值仿真,研究人员验证了他们提出的滤波器设计方法的有效性。这些仿真结果证明了在实际应用中,该方法能够有效地处理具有随机采样和丢包特征的网络化系统,提供了一种实用的H∞滤波策略。
这篇文章深入研究了网络化系统中随机采样带来的挑战,通过精确建模和理论分析,为解决这类系统的滤波问题提供了新的设计思路和技术支持。这对于提升网络化系统性能,尤其是在复杂、动态的环境中,具有重要的实际意义。
2021-10-09 上传
2021-03-28 上传
2021-03-04 上传
2021-03-06 上传
2021-03-14 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
weixin_38689551
- 粉丝: 9
- 资源: 920
最新资源
- 掌握Jive for Android SDK:示例应用的使用指南
- Python中的贝叶斯建模与概率编程指南
- 自动化NBA球员统计分析与电子邮件报告工具
- 下载安卓购物经理带源代码完整项目
- 图片压缩包中的内容解密
- C++基础教程视频-数据类型与运算符详解
- 探索Java中的曼德布罗图形绘制
- VTK9.3.0 64位SDK包发布,图像处理开发利器
- 自导向运载平台的行业设计方案解读
- 自定义 Datadog 代理检查:Python 实现与应用
- 基于Python实现的商品推荐系统源码与项目说明
- PMing繁体版字体下载,设计师必备素材
- 软件工程餐厅项目存储库:Java语言实践
- 康佳LED55R6000U电视机固件升级指南
- Sublime Text状态栏插件:ShowOpenFiles功能详解
- 一站式部署thinksns社交系统,小白轻松上手