摘要：对于弹载捷联惯性系统来说,快速、精确的初始对准技术是其重要的关键技术。通过分析弹载捷联惯性系统对准过程中外界干扰的随机性特点,设计一种基于h∞滤波的两位置对准方法。采用最优两位置对准技术,改善系统的可观测性,利用h∞鲁棒滤波技术,改善系统的鲁棒性。此外,根据实际使用环境条件,假设了三种典型干扰模型,计算机仿真结果表明,这个研究方案不仅满足了导弹快速高精度对准的要求,而且提高了系统的鲁棒性。

摘要：阐述了h∞ 滤波器的设计过程 ,并将h∞ 滤波方法应用于惯导系统地面初始对准 .文中建立了惯导系统的误差模型 ,并对其进行了可观性分析 ,利用h∞ 滤波方法对可观子系统进行了滤波计算 ,给出了在噪声统计特性未知方差有界情况下惯导系统初始对准的仿真曲线 ,仿真结果表明该方法克服了卡尔曼滤波对噪声的苛刻要求 ,滤波效果能够满足工程需要 ,进一步说明h∞ 滤波应用于惯导系统初始对准是有效的 .为提高对准速度 ,文中给出了方位误差角的一种快速估计方法 ,结果表明该方法是可行的 .

摘要：由于传感器和滤波器是通过有限带宽的网络连接的,因此系统的测量数据经常会出现时延,而且时延是随机的.本文讨论了具有一步随机通讯时延的离散网络化系统的h∞滤波器设计问题.利用线性矩阵不等式方法设计线性滤波器使得滤波误差系统是均方意义下指数稳定并具有给定的h∞性能.滤波器参数通过凸优化技术求解一个线性矩阵不等式得到.数值仿真表明设计方法的有效性.

摘要：在网络系统中由于连接传感器和滤波器的网络带宽有限,系统测量数据在传输中会出现随机时延甚至丢失.本文讨论了具有一步随机时延和丢包的网络系统的h∞滤波器设计问题.基于新近提出的同时描述随机时延和丢包的模型,利用线性矩阵不等式方法设计线性滤波器,使得滤波误差系统均方指数稳定,并具有给定的h∞性能.滤波器参数通过求解一个线性矩阵不等式得到.仿真研究说明了所提出算法的有效性.

摘要：研究了一类非线性连续时滞系统的h∞滤波器的设计问题。基于T-S模糊模型来设计模糊h∞滤波器,该滤波器能确保滤波误差系统的渐近稳定并能满足给定的h∞性能指标。在设计过程中考虑了系统的时滞,从而降低了滤波器设计的保守性,根据线性矩阵不等式(LMI)给出线性滤波器存在的充分条件。通过仿真算例验证了设计方法的有效性。

摘要：考虑一类关联时滞系统,以子系统的输出作为滤波器的输入,分别为每个子系统设计了一个线性滤波器.基于Lyapunov泛函方法,首先得到了滤波器存在的时滞无关的充分条件.为便于滤波器的设计,通过解耦算法将原充分条件转化为一个易于求解的线性矩阵不等式(LMI).进一步,为使滤波器具有良好的h∞性能,将滤波器的设计问题转化为具有LMI约束的凸优化求解问题.数值实例表明了所提滤波器设计方案的可行性.

摘要：针对一类离散有限模态马尔科夫跳跃线性系统(MJLs)的滤波问题,进行了具有乘性范数有界参数摄动的模态不依赖 h_∞非脆弱滤波器的设计研究。基于随机内部均方稳定(IMSS)理论,采用线性矩阵不等式(LMI)技术,给出了模态不依赖 h_∞非脆弱滤波器存在的充分条件和设计方法;利用线性矩阵不等式的仿射特性,先将设计方法推广到跳变转移概率具有凸多面体不确定时的鲁棒模态不依赖 h_∞非脆弱滤波器设计,然后进一步拓展到考虑系统参数具有凸多面体不确定时的鲁棒模态不依赖 h_∞非脆弱滤波器设计,最后通过算例数值仿真表明了所得结论的有效性。

摘要：研究了一类带有时变状态时滞和参数不确定性的连续时间线性随机系统的鲁棒h∞滤波问题。目的是设计一个线性滤波器使滤波误差动态系统是指数均方稳定的,并满足给定的h∞性能指标。应用描述符系统模型转换,建立了新的Lyapunov-Krasovskii函数。通过引入自由加权矩阵,消除了Lyapunov矩阵和系统矩阵的乘积项,从而无需在滤波器设计过程中对Lyapunov矩阵作任何约束,这在很大程度上降低了滤波器设计的保守性。基于LMI方法,针对精确已知随机系统和带有结构不确定性的随机系统,分别提出了时滞相关的鲁棒h∞滤波器存在的充分性条件。仿真结果表明所提出的设计方法是有效的。

摘要：针对不确定中立系统中含有离散和分布时滞时的鲁棒h∞滤波器的设计问题,提出了一种有效的且具有低保守性的滤波器设计方法。该方法把系统中的范数有界不确定作外部扰动处理,降低了对Lyapunov函数求导时由不等式的放大带来的保守性。所设计的滤波器能够确保滤波误差系统的渐进稳定和h∞范数的界最小。通过解线性矩阵不等式得到可采用的滤波器。数值算例证明了该设计方法的有效性。

摘要：研究含有多面体参数摄动D e lta算子系统的鲁棒h∞滤波问题.基于D e lta算子系统有界实引理,提出了新的参数依赖型鲁棒h∞性能准则.利用该性能准则,采用线性矩阵不等式技术推导了此类系统全阶鲁棒h∞滤波器存在的充分条件,并通过求解一个凸优化问题来设计滤波器.与基于二次稳定的滤波方案相比,该方法具有较小的保守性.最后以数值示例验证了所提出方法的可行性.