[发明专利]一种量测窗长自适应滑动的时变参数估计方法

权利要求书

1.一种量测窗长自适应滑动的时变参数估计方法，其特征在于，用自适应滑动的窗长选择更加有用的量测进行参数估计，通过传感器测量含有未知参数的系统以获得量测，再将量测传给第一级事件驱动量测选择器，其量测选择条件与现有事件驱动策略完全相同；经第一级事件驱动量测选择器选择后，将量测通过通信网络传递给第二级事件驱动量测选择器，以自适应选取靠近当前时刻的一个滑动窗长内的所有量测，第二级事件驱动的触发条件是后一时刻量测来决定前一时刻量测的取舍，依次类推，直至事件驱动条件不满足，舍掉不满足事件驱动条件时刻以前的所有量测；最后将窗长内的量测传递给估计器对参数进行估计；

其中，一级事件驱动量测选择器的规则为：

当有量测进入量测选择器，则根据进入的量测计算出当前量测的传输概率，根据传输概率判断是否选择当前量测传输至通信网络；

具体规则数学化表达如下：

y_k＝μ_kλ_k

(1)，

k为当前时刻，μ_k是k时刻传感器测量得到的值，λ_k为k时刻由传输概率作为二项分布成功概率产生的值，y_k是二级事件驱动量测选择器k时刻的输出；

二级事件驱动量测选择器的规则为：

z_k＝{y_k,γ_kz_k-1} (3)，

其中{z₁}＝{y₁}，y_k是k时刻传感器测量得到的量测值，γ_k为k时刻由使用概率为成功概率的二项分布产生的值，其等于0或1，z_k是基于事件驱动的量测选取器k时刻的输出。

2.如权利要求1所述的一种量测窗长自适应滑动的时变参数估计方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：

第一步、建立FIR线性系统如下：

其中k是当前采样时刻，y∈R^m，观测矩阵H_k∈R^n×m满足θ∈R^m是待估计的未知时变参数，包括待估计参数Iθ₁和待估计参数IIθ₂，v_k∈R^m是零均值高斯白噪声，噪声的方差是且是正定矩阵；

第二步、选择由第一步中FIR线性系统产生的量测，分别确定一级与二级事件驱动量测选择器的规则和含有待优化参数的使用概率；

第三步、由事件驱动量测选择器规则计算非迭代形式的对数极大似然函数，进而得到初步参数估计表达式；

第四步、优化第三步中得到的初步参数估计解析表达式，得到精确参数估计解析表达式。

3.如权利要求2所述的一种量测窗长自适应滑动的时变参数估计方法，其特征在于，所述第二步的具体方法为，设计二级事件驱动量测选择器的迭代形式规则如下：

z_k＝{y_k,γ_kz_k-1} (3)，

其中{z₁}＝{y₁}，k为当前时刻，y_k是k时刻传感器测量得到的量测值，γ_k为k时刻由使用概率为成功概率的二项分布产生的值，z_k是二级事件驱动量测选择器k时刻的输出；

使用概率如下：

其中{τ_k∈R^m|1≤k≤N}，正定矩阵两个待优化参数，通过后面的设计实现理想的估计效果，y_k是k时刻传感器测得的量测；

通过当前时刻传递过来的量测，计算出使用概率，将此概率作为二项分布成功的概率，根据此二项分布的输出为0还是1决定是否使用前一时刻量测，若为0，则此前时刻量测均舍弃，若为1则使用前一时刻量测，依次类推直到二项分布输出为0。