基于LMI的集員估計算法在不確定系統(tǒng)中的研究及應(yīng)用.pdf

1、在確定模型和噪聲邊界的情況下，F(xiàn)ogel和Huang提出了基于最優(yōu)外定界橢球的集員估計方法，成為了集員估計理論的一個重要分支。通常情況下，運用各種方法所得到的系統(tǒng)模型僅能盡量精準地反映系統(tǒng)所具有的特性，并且系統(tǒng)模型的精確描述和復(fù)雜性存在著不可調(diào)和的矛盾。針對這種情況，過去一段時間的大量研究工作以系統(tǒng)模型精確可知為前提，集中探索了如何將不確定性隱藏在狀態(tài)擾動和測量噪聲中的問題。在此種假設(shè)下取得了大量成果，但假定本身存在著無法彌補的缺陷。<

2、br>　　 本論文以半正定規(guī)劃問題為主要框架，結(jié)合線性矩陣不等式形式的約束條件，對具有可參數(shù)化不確定離散系統(tǒng)的狀態(tài)估計問題進行了深入研究。首先，將具有范數(shù)邊界的可參數(shù)化不確定系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為線性分塊表達式，從而將魯棒技術(shù)引入狀態(tài)估計問題。其次，根據(jù)外定界橢球集員估計算法的思想，以時間更新和測量更新為主要結(jié)構(gòu)，在每一步更新過程中結(jié)合上一步的信息通過求解半正定規(guī)劃問題從而得到狀態(tài)估計值。
　　 本論文圍繞線性系統(tǒng)，改進了用于可參數(shù)化不確

3、定系統(tǒng)的外定界橢球算法。圍繞非線性系統(tǒng)，同樣采用時間更新和測量更新結(jié)構(gòu)的半正定規(guī)劃方法進行求解。在線性化過程中圍繞狀態(tài)估計值對非線性模型采用二階泰勒展開公式，保留二次項的有效信息，從而提高算法的精確性。從實際需求考慮，本論文進一步將此算法應(yīng)用于里程計傳感器和視覺傳感器組合而成的聯(lián)合定位系統(tǒng)中，替代了傳統(tǒng)的擴展卡爾曼濾波算法，實現(xiàn)了對移動機器人位姿的狀態(tài)估計。針對以上三部分進行的仿真實驗結(jié)果證明了算法的有效性，不但提高了狀態(tài)估計的精度，更