[发明专利]基于网络的Lipschitz非线性系统的H∞滤波器信息处理方法

权利要求书

1.基于网络的Lipschitz非线性系统的H_∞滤波器信息处理方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)首先对受到统计特性难以确定的噪声干扰的网络化Lipschitz非线性系统进行分析；并对系统的测量输出和被估计信号进行量化处理，通过网络发送到滤波器端；

2)滤波器接收到数据后将测量输出和被估计信号分离；并基于马尔可夫链描述的数据传输过程，讨论Lipschitz非线性系统的H_∞滤波器问题，设计如下形式的模式依赖滤波器：

其中：x_f(k)∈Rⁿ是滤波器状态向量，y_f(k)∈R^p是滤波器输入，z_f(k)∈R^q是估计信号，n、p和q是向量的维数，A_fσ(k)、B_fσ(k)和C_fσ(k)是待定的滤波器参数，σ(k)＝i∈{0,1}；

3)基于马尔可夫链的状态转移概率信息，建立新型的网络化Lipschitz非线性系统及滤波器模型，并根据新建立的滤波器模型对系统的状态进行估计，其中，建立新型的网络化Lipschitz非线性系统及滤波器模型具体如下：

对于给定的正数γ和量化密度ρ，如果存在对称正定矩阵P_i、M_i、R_i和矩阵N_i、V_i、B_fi，i＝0,1，正标量ε₁、ε₂和ε₃，使得下列线性矩阵不等式(2)和(3)成立，其中滤波器参数

其中：

Π₂₂＝diag{-ε₁I,-ε₁I+ε₂δ²G^TG}，

Π₃₁＝[ε₂δ²D^TC 0 0]，Π₃₂＝[0 ε₂δ²D^TG]，Π₃₃＝-γ²I+ε₂δ²D^TD，

Π₆₁＝[L -V₀ 0]，Π₆₆＝-I，Π₇₅＝Π₇₄，Π₇₇＝-ε₂I，

Π₈₆＝I，Π₈₈＝-ε₃I，Ω₂₂＝-ε₁I，Ω₃₃＝-γ²I，

Ω₆₁＝[0 -V₁ 0]，Ω₆₆＝-I；

其中，F₁和G₁是Lipschitz非线性系统中已知的相应维数矩阵；f(k,x(k))和g(k,x(k))是非线性向量函数；A、F、B、C、G、D和L是Lipschitz非线性系统的已知相应维数的系数矩阵；I为相应维数的单位矩阵；p₀₀、p₀₁、p₁₀和p₁₁是马尔可夫链的状态转移概率矩阵P的元素；δ是已知的量化器输出中不确定性矩阵的范数上界；γ是给定的正数即H_∞性能。