《具有观测时滞系统的状态估计》PDF+DOC
作者:吴琼
单位:山东省机械设计研究院(山东省机械工业办公室)
出版:《现代制造技术与装备》2019年第08期
页数:2页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFSDJI2019080460
DOC编号:DOCSDJI2019080469
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《多传感器系统带干扰与观测时滞的状态估计》PDF+DOC 吴琼
《时滞系统的多源数据融合卡尔曼滤波器研究》PDF+DOC2012年第10期 刘文强,陶贵丽,武狄,张剑飞
《广义离散系统多传感器信息融合Kalman滤波器》PDF+DOC2006年第03期 石莹,段广仁
《分布估计及其在跟踪系统中的应用》PDF+DOC1993年第06期 周一宇
《一类时滞系统的可靠控制设计》PDF+DOC2006年第06期 闫泓杉,王忠巍,陈殿民
《带乘性噪声广义系统多传感器最优滤波融合算法》PDF+DOC2010年第07期 褚东升,付东飞
《测量方差自学习加权下的多传感器数据融合算法》PDF+DOC2005年第04期 刘先省,胡振涛
《两传感器信息融合稳态Kalman滤波器和平滑器》PDF+DOC2005年第17期 邓自立,高媛
《基于数据融合估计理论的Kalman滤波》PDF+DOC2010年第05期 王楠,李文成,李岩
《双扩展卡尔曼滤波的无刷直流电机无传感器控制》PDF+DOC2010年第02期 林海,严卫生,林洋,马雯,李小川,王明
在实际应用系统中,时滞是不可避免会产生的一种现象,具体原因包括具有多变性的传输通道和不可靠通信等。传统的Kalman估计理论已不适用于带有时滞系统。本文利用状态增广和射影定理,得到新的增广系统,该系统与一步随机观测滞后系统相比无时滞。基于新系统提出了线性最小方差最优Kalman滤波器,通过仿真证明该理论的正确性和有效性。
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