[发明专利]一种针对类UDP系统的交互多模型近似状态估计方法

说明书

本申请涉及一种针对类UDP系统的交互多模型近似状态估计方法，揭示并证明了类UDP系统控制丢包率、观测丢包率和控制输入对交互多模型估计器稳定性、收敛性和估计性能的影响情况；稳定性由观测丢包率决定且与控制丢包率和控制输入无关；收敛性受到控制输入影响：当控制输入趋于零时，交互多模型估计器的误差协方差收敛到对应类TCP系统的最优估计器的误差协方差；随观测丢包率的减小估计性能会变差，而控制丢包率不确定性增加也会使得估计性能变差，随控制输入量的增加，在不丢失观测值的情况下，其期望误差协方差保持有界，估计性能良好；否则期望误差协方差变为无界，估计性能变差。并证明了交互多模型估计器的估计性能在平均意义上是优于最小均方误差估计器的。

技术领域

本申请涉及网络控制系统技术领域，具体为一种针对类UDP系统的交互多模型近似状态估计方法。

背景技术

网络和通信技术的快速发展使得控制系统的各个组成部分可以通过网络连接起来。这样的系统称为网络化控制系统(NCS)。网络的引入带来了许多优点，如减少布线，降低安装和维护成本，增加系统灵活性。然而，网络传输时延、数据包丢失、网络量化等约束，给理论研究和实际应用带来了巨大的挑战。过往，大量的文献致力于为NCS设计状态估计器和控制器来处理网络导致的约束。

对于遭受丢包的NCS，通常使用两种基本的通信协议：传输控制协议(TCP) 和用户数据报协议(UDP)；在TCP中，丢失的数据将被重新传输，直到发送节点从接收节点收到确认信号(Acknowledgment，ACK)，ACK信号是执行器发送的信号，用于通知估计器控制丢包率是否丢失。因此，对具有ACK信号的系统通常被称为类TCP系统，不具有ACK信号的系统通常称为类UDP系统；对于类TCP 系统，其最优估计器是时变卡尔曼滤波器，具有良好的稳定性、收敛性和估计性能；反之对于类UDP系统，需要在“观测矩阵是平方可逆的、没有观测噪声”的特殊条件下，得到最优估计器，对于一般的类UDP系统，仅在不丢失观测丢包率的情况下得到系统的最优估计器，但现有实验证明，需要大量的计算量来实现最优估计器，显然不能在实践中得以使用；现有技术中为了降低计算复杂性和计算量，通常采用交互多模型(IMM)估计器去近似相应系统的最优估计器，该方式确实降低了计算复杂性和计算量，却无法得知类UDP系统的控制丢包率、观测丢包率和控制输入是如何影响交互多模型估计器的稳定性、收敛性和估计性能。

申请内容 (一)解决的技术问题

为解决以上问题，本申请提供了一种针对类UDP系统的交互多模型近似状态估计方法，揭示并证明了类UDP系统的控制丢包率、观测丢包率和控制输入对交互多模型估计器的稳定性、收敛性和估计性能的影响情况。

(二)技术方案

为实现上述目的，本申请提供如下技术方案：一种针对类UDP系统的交互多模型近似状态估计方法，包括以下步骤：

步骤S10：构建类UDP系统：

x_k＝Ax_k-1+θ_kBu_k-1+ω_k (1)