不确定观测线性离散随机系统白噪声估值算法

"这篇论文探讨了在网络控制系统和传感器网络中，由于可能出现的传感器观测数据丢失导致的系统不确定性问题。作者提出了适用于这种情况的白噪声估值器，包括输入白噪声估值器和观测白噪声估值器，旨在统一处理数据丢失情况下的最优滤波、预报和平滑问题。此外，还提到了稳态白噪声估值器和Wiener白噪声估值器。当不存在数据丢失时，这些方法将转化为基于完整观测数据的传统估值器。通过仿真研究，证明了所提出算法的有效性。" 在不确定观测线性离散随机系统中，数据丢失是一个普遍存在的问题，特别是在网络化控制系统和传感器网络的应用中。这种数据丢失可能导致系统观测的不准确性和不确定性，从而影响系统的性能和稳定性。为了应对这一挑战，论文采用新息分析方法，开发了一套通用的白噪声估计算法。 算法的核心在于两个部分：输入白噪声估值器和观测白噪声估值器。输入白噪声估值器专注于处理由于数据丢失导致的系统输入噪声的估计，而观测白噪声估值器则处理由传感器数据丢失引起的观测噪声估计。这两部分相结合，可以全面地处理在数据丢失情况下系统的最优滤波（即实时更新状态估计）、预报（预测未来状态）和平滑（优化历史状态估计）问题。 此外，论文还引入了稳态白噪声估值器，它在系统达到稳定状态后仍然能够提供准确的噪声估计。与之相关的Wiener白噪声估值器是一种特殊的估值方法，适用于处理非因果系统或长期平均状态的估计。在没有数据丢失的理想情况下，这两种估值器的结果将与传统基于完整观测数据的估值器相吻合。 最后，通过仿真实验，研究者验证了提出的白噪声估值算法在实际应用中的有效性和可靠性。这些实验结果不仅证明了算法在处理数据丢失问题上的优越性，也为实际系统设计提供了理论支持。 这篇论文为处理网络控制系统和传感器网络中的数据丢失问题提供了一种创新的解决方案，丰富了随机系统估计算法的理论体系，并为实际工程应用提供了有价值的参考。