摘要：文章研究了含有通道衰退和测量非线性的离散系统h∞滤波问题.通过Rice衰退模型描述通道衰退,针对系统的通道衰退和测量非线性,采用线性矩阵不等式技术,提出了一个新的h∞性能准则;利用该性能准则,推导出了此类系统在具有通道衰退和测量非线性时h∞滤波器存在的充分条件,并通过求解一个凸优化问题设计h∞滤波器.最后,通过数值示例验证了所提方法的可行性与有效性.

摘要：针对新能源大规模接入后,难以获取准确的谐波模型和噪声信息,以及以往算法在数据异常时估计容易产生误判的问题,提出了一种基于h∞滤波方法(h∞filter)的电力系统谐波状态估计算法。利用h∞滤波器对模型精度和噪声信息要求低的特点,设计h∞滤波器,在电力系统噪声条件难以掌握的条件下保持估计准确性。其次,利用h∞滤波器优越的抗干扰性,保证了有异常数据时谐波状态估计的精度,做到无误判。在IEEE14节点系统进行了仿真,表明所提出的方法与传统卡尔曼滤波方法相比,在噪声信息难以确定条件下与异常数据干扰情况下,提高了谐波状态估计的精确度。

摘要：针对存在随机一步时延及丢包的网络,研究了一类离散系统的h∞滤波问题。时延及丢包被认为是两个Bernoulli随机序列,利用线性矩阵不等式(LMI)方法给出了滤波器存在的充分条件,所设计的滤波器使得滤波误差系统在均方意义下是指数稳定的且满足给定的h∞性能。滤波器参数通过凸优化求解一个线性矩阵不等式获得。

摘要：文章阐述了一类网络诱导的测量信息丢失、多重时滞、随机离散非线性系统的h_∞滤波问题。采用Lyapunov稳定理论和矩阵技术,取得了系统在均方意义下的指数稳定的充分条件,并给出滤波器的设计过程。最后,通过数值例子说明了文章结论的有效性。

摘要：该文考虑具有时变块对角参数不确定性的线性连续系统的鲁棒h∞滤波问题，即设计线性状态估计器，使得对所有可允的时变块对角参数扰动．估计系统二次稳定且估计误差满足预先给定的h∞干扰衰减的约束．基于关于干扰衰减二次稳定的概念，将一个不确定系统的鲁棒h∞滤波问题转化为一个标准的确定性系统的h∞滤波问题。匿文利用Riccati代数方程方法解决了上述问题，并导出了状态估计器存在的充分必要条件及合乎要求的估计器的表达式。

摘要：针对滤波过程中噪声统计特性不准确及非零均值噪声统计特性的情况,本文依据h∞卡尔曼滤波和容积卡尔曼滤波理论,设计了一种h∞模糊自适应容积卡尔曼滤波方法,有效地提高滤波的精度以及对系统未建模动态的鲁棒性。考虑到容积卡尔曼滤波过程中需要已知噪声的先验统计特性的情况,提出了一种模糊自适应方法对系统噪声和测量噪声进行估计,从而提高滤波的稳定性和收敛的快速性。通过仿真实验表明:本文提出的h∞自适应容积卡尔曼滤波能够对噪声特性进行有效的估计,在系统存在参数摄动的情况下具有更高的鲁棒性。

摘要：针对传感器网络中的语音信号增强问题,提出一种基于信号频域稀疏性的分布式估计方法.通过为每个传感器节点设计一个滤波器融合网络中各节点的测量数据,使每个节点都能给出满意的信号恢复.首先,借助经典h∞滤波理论和伪测量技术建立集中式l1-正规化h∞滤波算法,再将高通一致性滤波器嵌入到l1-正规化h∞滤波的信息形式中建立分布式滤波算法,使网络中的所有节点滤波器可以逐渐逼近集中式滤波器的性能,并且估计误差满足预先设定的h∞性能约束.最后,通过一个仿真验证了所提方法的有效性和实用性.

摘要：基于线性矩阵不等式(LMI)方法,研究基于Delta算子离散化系统的h∞故障检测问题.把故障和扰动看作广义扰动,利用h∞控制理论,以LMI形式给出了Delta算子离散化系统的h∞故障检测滤波器存在的充分条件.仿真实例表明了设计方法的有效性,所设计的滤波器不但能保证闭环Delta算子系统系统渐近稳定,具有所期望的h∞性能,且保证快速采样时其对故障的检测效果接近于连续系统的检测效果.

摘要：基于上限方差配置的混合方差／h∞设计方法可得到满意的设计结果.本文用一个修正的Riccati方程研究了一类时变不确定系统的混合方差／h∞状态滤波器，导出了滤波器的一般公式．对所允许的扰动由该公式所确定的滤波器可使稳态滤波误差方差上限及误差系统的h∞指标均小于指定值，因而具有较好的鲁棒性．

摘要：GPS导航与定位的质量取决于对动态载体函数模型和随机模型的认知。文中基于机动载体的当前统计模型,设计了一种适合GPS动态定位的基于M估计的h∞自适应滤波算法。该算法模型简单,实时性好。实测数据计算结果表明,滤波导航解能有效地控制观测异常和动态扰动异常对导航解的影响,使导航解更能反映导航目标的真实情况。