%0 Journal Article
%T 测量数据丢失的随机不确定系统鲁棒滤波递推算法
%A 潘爽
%A 赵国荣
%A 高超
%A 刘涛
%J 控制与决策
%P 280-284
%D 2011
%X 针对一类具有测量数据丢失的不确定离散随机系统,研究了鲁棒状态估计问题,基于间断观测滤波算法和规则最小二乘优化理论,给出一种Kalman形式的递推滤波算法.对于测量数据丢失的问题,采用已知概率的Bernoulli随机序列,使得对于所有可能的测量数据丢失和所能容许的不确定性,间断观测鲁棒状态估计递推算法是稳定的.最后,通过数值仿真和对比结果验证了所提出算法的可行性.
%K 不确定系统
%K 数据丢失
%K 鲁棒滤波
%K 递推算法
%U http://www.kzyjc.net:8080/CN/abstract/abstract11675.shtml