【摘 要】
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针对网络约束问题,对带丢包和量化的网络化系统分布式状态估计进行了研究.用一组满足Bernouli分布的随机变量来描述丢包现象,采用预测补偿机制进行丢包补偿.将数据量化引入的
【机 构】
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海军航空大学 岸防兵学院,烟台 264001中国人民解放军92095部队,台州 318000;
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针对网络约束问题,对带丢包和量化的网络化系统分布式状态估计进行了研究.用一组满足Bernouli分布的随机变量来描述丢包现象,采用预测补偿机制进行丢包补偿.将数据量化引入的误差描述为观测方程中的参数不确定性,通过求解固定时域内的min-max问题,得到局部估计器.对局部估计器的稳定性进行研究,给出了误差范数平方的期望收敛的充分条件.推导了局部估计器误差协方差上界的递推公式,在此基础上,应用协方差交叉(CI)融合算法得到了分布式融合估计器.仿真结果表明,所提算法能够有效减小数据丢包和量化对状态估计的影响.
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