[发明专利]异步滤波方法及系统

说明书

本发明公开了一种异步滤波方法，该方法包括利用构建的T－S模糊马尔科夫跳变系统测量待估计信号，对测量输出信号进行伯努利随机处理，获得测量输出随机信号，最后利用模糊滤波器对待估计信号进行滤波，得到待估计信号的估计值。本发明还公开了一种异步滤波系统。本发明利用构建模糊滤波器对经过伯努利随机处理的T－S模糊马尔科夫跳变系统的测量输出信号做滤波处理，通过对非线性、网络化环境下的马尔科夫跳变系统的异步滤波，解决了网络环境下同时存在丢包和异步问题的非线性的马尔科夫跳变系统的滤波问题。

技术领域

本发明涉及计算机网络控制领域，尤其涉及一种异步滤波方法及系统。

背景技术

马尔科夫跳变系统，作为一种多模态的系统，可以用来模拟许多具有突变特性的动态系统，例如，制造系统、网络控制系统或者容错控制系统，马尔科夫跳变系统的运行方式以及在各模态之间的转换关系是由一个具有一定转移概率的随机跳变过程决定的，因此，马尔科夫跳变系统可以用来描述由于物理系统运行过程中受到内部参数或外部环境等因素的影响，导致物理系统的参数或结构发生突变的过程。

然而，在实际运用中，马尔科夫跳变系统中不可避免存在非线性，以及网络引入带来的如时延、量化、数据丢失、异步的问题，这将使马尔科夫跳变系统性能恶化，甚至导致系统不稳定。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种异步滤波方法及系统，旨在解决现有技术中存在的非线性马尔科夫跳变系统在网络中出现的时延、量化、数据丢失、异步等导致系统不稳定现象的技术问题。

为实现上述目的，本发明提出一种异步滤波方法，所述异步滤波方法包括以下步骤：

利用T－S模糊马尔科夫跳变系统获得待估计信号，并得到所述T－S模糊马尔科夫跳变系统的测量输出信号，所述T－S模糊马尔科夫跳变系统通过对马尔科夫跳变系统进行线性处理获得；

对所述测量输出信号做伯努利随机处理，获得测量输出随机信号；

利用所述测量输出随机信号构建模糊滤波器，通过所述模糊滤波器对所述待估计信号进行滤波，以获得所述待估计信号的估计值。

可选的，利用T－S模糊马尔科夫跳变系统获得待估计信号，并得到所述T－S模糊马尔科夫跳变系统的测量输出信号步骤之前，还包括：

将马尔科夫跳变系统的数据模糊集μ_ij(j＝{1,2,...,g})输入T－S模糊模型，以确定所述T－S模糊模型中模糊规则的前件变量ε_jk(j＝{1,2,...,g})；

基于所述T－S模糊模型建立T－S模糊马尔科夫跳变系统；其中：

所述T－S模糊马尔科夫跳变系统表达式为：

式中，g为数据模糊集中元素个数；x(k)∈Rⁿ为所述马尔科夫跳变系统的系统状态；y(k)∈R^m为所述马尔科夫跳变系统的测量输出信号；z(k)∈R^r为所述马尔科夫跳变系统的待估计信号；w(k)∈R^q为所述马尔科夫跳变系统属于l₂[0,∞)的外部扰动；为已知的具有适当维数的系统矩阵；变量i∈P＝{1,2,...,p}代表第i个模糊规则，p为规则数；θ_k为马尔可夫跳变参数，跳变过程受限于模态集L＝{1,2,…,l}中，并服从转移概率矩阵其转移概率为并满足和

可选的，对所述测量输出信号做伯努利随机处理，获得测量输出随机信号步骤之前，还包括：

利用对数量化器对所述T－S模糊马尔科夫跳变系统的测量输出信号进行量化。