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J-GLOBAL ID：201702234985598680   整理番号：17A0448194

不完全測定と不確実な共分散雑音を伴うネットワーク化された不確定システムのためのロバストな推定器の設計【Powered by NICT】

Robust estimator design for networked uncertain systems with imperfect measurements and uncertain-covariance noises

著者 (4件)： Wang Shaoying (School of Automation, National Key Laboratory of Science and Technology on Multispectral Information Processing, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China) ,  Wang Shaoying (Department of Mathematics, Binzhou University, Shandong 256603, China) ,  Fang Huajing (School of Automation, National Key Laboratory of Science and Technology on Multispectral Information Processing, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China) ,  Tian Xuegang (Department of Mathematics, Binzhou University, Shandong 256603, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 230  ページ： 40-47  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ロバストKalmanフィルタの設計問題は,不確実な共分散雑音と不完全な測定下におけるネットワーク化された不確定システムのために研究した。ノルム有界パラメータ不確実性は,状態,出力と白色雑音共分散行列で同時に存在する。多段ランダム遅延とパケットドロップアウトを記述するために採用されている統一測定モデル。測定再構成法を利用して,検討システムは遅延のない不確実な確率的システムに変換される,のためのロバストなKalmanフィルタを提案した。状態増大とRiccati差分方程式に頼る,フィルタリング誤差共分散の上限は,すべての許容できる不確実性で得られた。,フィルタパラメータを導出した上界のトレースを最小化することにより決定した。他の既存の結果からの主な違いとして,本論文で開発したロバストなフィルタは測定再構成法を用いて不確実な共分散白色雑音,多段階ランダム遅延とパケットドロップアウトからの影響を考慮した。最後に例を示して,提案したフィルタの有効性を示すために提供した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 白色雑音 ,  再構成 ,  ノルム ,  *不確実性 ,  差分方程式 ,  *共分散 ,  フィルタ ,  *ロバスト性 ,  フィルタリング ,  *雑音 ,  Kalmanフィルタ
準シソーラス用語： パケットドロップアウト ,  共分散行列 ,  *不確実なシステム ,  *ネットワーク化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ロバストKalmanフィルタ ,  不確実共分散雑音 ,  測定再構成 ,  多段遅延 ,  Riccati差分方程式

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 共分散 ,  雑音 ,  不確定システム ,  ロバスト ,  推定 ,  設計