H1滤波器处理延迟与随机传感器非线性的不确定性系统

"这篇研究论文探讨了H无限滤波在处理具有时滞和随机出现的传感器非线性的不确定系统中的应用。作者来自中国沈阳大学、南京科技大学等机构，文章经过多次修改最终于2015年9月被接受，并于同年10月在线发布。关键词包括量化、随机非线性、时变延迟、H1滤波和SSG。" 正文: 该论文深入研究了离散时间延迟系统中涉及量化和随机传感器非线性的H1滤波问题。H1滤波是一种控制理论中的重要技术，其目标是在保证系统稳定性的同时最小化误差系统的能量。在实际应用中，传感器的输出常常受到各种因素的影响，如量化误差和非线性效应，这使得数据处理变得更加复杂。 在本研究中，论文特别关注的是对数量化，这是一种常见的量化方法，其特点是将连续信号转换为有限数量的离散值，导致量化误差。这种误差被视为不确定性的一部分，被整合到系统模型中。量化误差的处理方式是将其视为一个不确定项，这对滤波器的设计提出了新的挑战。 此外，传感器的非线性是另一个关键问题。论文假设传感器非线性是基于服从伯努利分布的随机变量随机发生的。伯努利分布是一种二项分布，常用于描述只有两种可能结果的随机实验。通过引入非线性分解技术，论文试图模拟和补偿这种随机出现的非线性效应，从而提高滤波性能。 论文还涉及了时变延迟问题，这是许多工程系统中的常见现象，例如通信网络中的数据传输延迟或控制系统中的信号传递延迟。时变延迟增加了系统分析和设计的复杂性，因为它随时间变化且难以精确预测。 H1滤波器的设计通常涉及到构建一个能处理这些不确定性和延迟的数学模型，同时确保滤波器的性能指标，如稳态误差和鲁棒性。论文可能提供了针对这种复杂情况的创新滤波算法，这些算法可能结合了概率论、随机过程理论以及控制理论的最新进展。 这篇论文对于理解和解决具有量化误差、随机非线性和时变延迟的不确定系统中的滤波问题提供了宝贵的理论和方法，对于工程实践，尤其是自动化、通信和控制领域，具有重要的理论指导价值。