滤波技术一直是数字处理领域的热门课题之一,其在航天航空、工业生产、军用科技等方面都有着极其广泛的应用。近些年随着网络技术的发展,基于网络化控制系统的滤波方法得到了极大重视。随着滤波理论与应用技术的不断提升与发展,现今基于网络化控制系统的滤波方法层出不穷,有效地解决了工业生产中大量实际问题,提升了现实生产力。本文借助非零和纳什博弈来描述多目标滤波问题,考虑丢包环境下的鲁棒最优滤波,分别给出有限时间和无限时间下的鲁棒最优滤波器增益和最差扰动信号的解析解。针对物理模型同时存在随机噪声和不确定性噪声的情况,实现观测数据传输出现缺失时的鲁棒最优滤波。具体可将内容分为:第一部分:定义系统在同时存在随机噪声和不确定性噪声时的鲁棒最优滤波问题。详细描述物理系统和涉及信息传输的网络模型,分别给出有限时间和无限时间下的鲁棒最优滤波器形式,构建基于误差信号的代价函数,通过一组纳什均衡不等式分别在有限时间和无限时间下给出亟需满足的鲁棒最优滤波性能指标。第二部分:针对基于丢包的有限时间鲁棒最优滤波器设计问题,通过借助一组耦合黎卡提差分方程组,给出相应滤波器的设计方案,并解析地构造出滤波器的最优增益,从而满足待设计的性能指标。具体包括找到鲁棒性能最差时的最差信号,进而基于最差信号给出鲁棒最优滤波器的形式。第三部分:针对基于丢包的无限时间鲁棒最优滤波器设计问题,通过借助一组耦合修正代数黎卡提方程组,给出相应滤波器的设计方案,并解析地构造出滤波器的最优增益,从而满足待设计的性能指标。具体包括给出均方稳定和完全可观的定义,给出误差系统均方稳定的证明。基于误差系统均方稳定,找到鲁棒性能最差时的最差信号,进而基于最差信号给出鲁棒最优滤波器的形式。第四部分:借助小车测速仿真和实验来验证算法的可行性。包括对小车进行建模,通过迭代算法来求解耦合修正代数黎卡提方程组,得到最差情况下的增益和鲁棒最优滤波器增益,完成滤波器的设计。并与相关算法作比较,通过实时估计图来验证算法的可行性。进一步给出物理实验,具体包括通过ZigBee平台对小车进行超声波测距,最后分析估计速度曲线和实际速度曲线的误差。最后,对本文的研究成果进行总结说明,并给出后续工作的展望和未来的研究方向。