摘要：批间控制(Rt R)是半导体晶圆生产过程控制的有效算法.然而,受测量手段与测量成本的限制,难以实时检测晶圆的品质数据,即:存在一定的测量时延,通常该测量时延是随机,时变的,且直接影响批间控制器的性能.为此,本文基于指数加权移动平均(EWMA)算法,提出一种含随机测量时延的扰动估计方法.在分析测量概率的基础上,建立包含测量时延概率的扰动估计表达式;并采用期望最大化(EM)算法估计该测量时延的概率;然后分析系统可能存在的静差项,给出相应的补偿算法;最后讨论系统的稳定性.仿真实例验证所提算法的有效性.

摘要：通过转换原线性系统到能容忍连续丢包和测量时延的随机参数系统,推导了一个最优线性滤波器.给出一个仿真例子,比较已存在的结果,仿真结果表明被提出的线性滤波器有优越的性能.然而,该滤波器不能应用于非线性系统.从应用角度,为非线性系统提出了一个增强型的滤波器.而且,该增强型的滤波器能成功地应用于不可靠的无线传感器网络场景来跟踪移动目标.这些滤波器只依靠测量值的达到概率,而不需要知道某一时刻测量是否接收.仿真说明了被提出的增强型滤波器不仅能改善实时目标跟踪的鲁棒性,而且比标准的扩展卡尔曼滤波器能够提供更精确的估计.