【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及滤波器的设计方法，特别涉及一种量测缺失下的保概率分布式滤波器设计方法及系统。
技术介绍
1、针对传感器网络的分布式滤波问题，现有研究中的理论方法主要包括卡尔曼滤波和h∞滤波等，这些方法大都是针对线性系统或一些简单的非线性系统开发的，此外，这些方法通常要求干扰噪声满足高斯假设或者能量有界特性，然而，在实际工程中，系统受到的干扰噪声往往既不满足高斯分布也不满足能量有界性质，这使得分布式滤波问题的研究依然充满挑战。
2、结合其他过滤算法，传统的h∞框架显示出更大的价值，前沿研究方向之一是将包络约束滤波（ecf）引入h∞框架，需要指出的是，包络约束滤波算法不仅使误差输出位于所需的包络内，而且使噪声增强最小化。
3、在系统受到非线性因素影响时，传统的致力于设计能够100%满足预设性能指标的算法将是不切实际的，此外，在实际工程中，让某些性能以一定的概率达到设计目标通常是符合要求的。基于此，本申请提出一种保概率分布式滤波器设计方法。
技术实现思路
1、本申请的目的在于提供一种量测缺失下的保概率分布式滤波器设计方法及系统，用于解决实际工程环境下由量测缺失现象导致滤波估计出现较大偏差的技术问题。
2、实现本专利技术目的的技术解决方案为：一种量测缺失下的保概率分布式滤波器设计方法，包括：
3、步骤1、建立量测缺失下的非线性系统数学模型及其伪线性形式；
4、步骤2、根据非线性系统数学模型及其伪线性形式设计具有新息饱和机制的滤波器结
5、步骤3、结合滤波器结构设计相应的概率包络约束性能指标；
6、步骤4、基于概率包络约束性能指标推导滤波器存在的充分条件并求解滤波参数。
7、进一步地，所述量测缺失下的非线性系统数学模型为：
8、
9、其中，表示时刻的系统状态，表示时刻的系统状态，表示在时刻第个传感器节点的量测输出，表示时刻的估计输出，表示过程噪声，表示量测噪声，表示对应的维度，、、是已知的矩阵，和是已知非线性函数且满足条件：，，且，，表示可微分t次，，表示n维的0向量，为量测缺失模型。
10、进一步地，所述量测缺失模型为，其中表示对角元素为的块对角矩阵，，随机变量具有均值和方差为和；表示数学期望，表示方差，表示均方差。
11、进一步地，所述噪声序列和满足以下约束条件：
12、
13、其中，和分别表示过程噪声和量测噪声的约束条件集合，和是已知的正定矩阵。
14、进一步地，所述非线性系统数学模型的等效伪线性形式为：
15、
16、其中，和是非线性矩阵值函数。
17、进一步地，所述步骤2中的具有新息饱和机制的滤波器结构为：
18、
19、其中，、分别是、时刻节点的系统状态估计，是时刻节点的估计输出，分别是时刻节点的系统状态估计，表示量测缺失模型的均值，是非线性矩阵值函数，是传感器网络邻接矩阵内元素，和是滤波器参数，是饱和函数，表示节点的邻居节点集合。
20、进一步地，所述饱和函数满足：
21、<mstyle displaystyle="true" mathcolor="#000000"><mstyle displaystyle="true" mathcolor="#000000"><mi>s</mi></mstyle><mstyle displaystyle="true" mathcolor="#000000"><mi>a</mi></mstyle><mstyle displaystyle="true" mathcolor="#000000"><mi>t</mi></mstyle><mstyle displaystyle="true" mathcolor="#000000"><msub><mrow /><mrow><mstyle displaystyle="true" mathcolor="#000000"><mi>σ</mi></mstyle><mstyle displaystyle="true" mathcolor="#000000"><msub><mrow /><mrow><mstyle displaystyle="true" mathcolor="#000000"><mi>j</mi></mstyle><mstyle displaystyle="true" mathcolor="#000000"><mi>,</mi></mstyle><mstyle displaystyle="true" mathcolor="#000000"><mi>k</mi></mstyle></mrow></msub></mstyle></mrow></msub></mstyle><mstyle displaystyle="true" mathcolor="#000000"><mi>(</mi></mstyle><mstyle displaystyle="true" mathcolor="#000000"><mi>a</mi></mstyle><mstyle displaystyle="true" mathcolor="#000000"><mi>)</mi></mstyle><mstyle displaystyle="true" mathcolor="#000000"><mi>≜</mi></mstyle><mstyle displaystyle="true" mathcolor="#000000"><mo>[</mo><mstyle displaystyle="true" mathcolor="#000000"><mtable><mtr><mtd><mstyle displaystyle="true" mathcolor="#000000"><mi>s</mi></mstyle><mstyle displaystyle="true" mathcolor="#本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种量测缺失下的保概率分布式滤波器设计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的保概率分布式滤波器设计方法，其特征在于，所述量测缺失下的非线性系统数学模型为：
3.根据权利要求2所述的保概率分布式滤波器设计方法，其特征在于，所述量测缺失模型为，其中表示对角元素为的块对角矩阵，，随机变量具有均值和方差为和；表示数学期望，表示方差，表示均方差。
4.根据权利要求2所述的保概率分布式滤波器设计方法，其特征在于，所述噪声序列和满足以下约束条件：
5.根据权利要求3所述的保概率分布式滤波器设计方法，其特征在于，所述非线性系统数学模型的等效伪线性形式为：
6.根据权利要求5所述的保概率分布式滤波器设计方法，其特征在于，所述步骤2中的具有新息饱和机制的滤波器结构为：
7.根据权利要求6所述的保概率分布式滤波器设计方法，其特征在于，所述饱和函数满足：
8.根据权利要求7所述的保概率分布式滤波器设计方法，其特征在于，结合滤波器结构设计相应的概率包络约束性能指标，具体包括：
9.根据权利要求8
10.一种实现权利要求1-9任一所述保概率分布式滤波器设计方法的系统，其特征在于，包括非线性系统数学模型建立单元、滤波器结构构建单元、约束性能指标设计单元以及求解单元，所述非线性系统数学模型建立单元用于建立量测缺失下的非线性系统数学模型及其伪线性形式，所述滤波器结构构建单元用于根据非线性系统数学模型及其伪线性形式设计具有新息饱和机制的滤波器结构，所述约束性能指标设计单元结合滤波器结构设计相应的概率包络约束性能指标，所述求解单元基于概率包络约束性能指标推导滤波器存在的充分条件并求解滤波参数。
...【技术特征摘要】
1.一种量测缺失下的保概率分布式滤波器设计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的保概率分布式滤波器设计方法，其特征在于，所述量测缺失下的非线性系统数学模型为：
3.根据权利要求2所述的保概率分布式滤波器设计方法，其特征在于，所述量测缺失模型为，其中表示对角元素为的块对角矩阵，，随机变量具有均值和方差为和；表示数学期望，表示方差，表示均方差。
4.根据权利要求2所述的保概率分布式滤波器设计方法，其特征在于，所述噪声序列和满足以下约束条件：
5.根据权利要求3所述的保概率分布式滤波器设计方法，其特征在于，所述非线性系统数学模型的等效伪线性形式为：
6.根据权利要求5所述的保概率分布式滤波器设计方法，其特征在于，所述步骤2中的具有新息饱和机制的滤波器结构为：
7.根据权利要求6所述的保概率分布式滤波器设计方法，其特征在于...
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