【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及集员滤波，具体为一种基于不完全测量信息的集员滤波器设计方法。
技术介绍
1、在过去的几十年中，复杂网络由于其在各种现实世界系统中的广泛应用而受到了极大的关注，与孤立节点不同，复杂网络中每个节点的状态估计不仅由其自身决定，还由其邻居决定，因此，传统的孤立节点滤波不能直接应用于复杂网络，为了解决这个问题，已经提出了各种复杂网络的状态估计策略，例如分布式∞滤波，扩展卡尔曼滤波和集员滤波，同时还提出了一种递归状态估计器，其中每个节点的增益矩阵通过优化上界矩阵来确定。
2、在上述方法中，已经开发了许多滤波方案，其中大多数需要在随机框架下的系统噪声，包括过程噪声和测量噪声，例如卡尔曼滤波，这些滤波方案不仅导致对噪声的均值和方差的要求，而且不能保证状态被包括在区域中。
3、为了克服这些困难，当前提出了集员估计方法，它提供了一组状态估计包含系统的真实状态下的假设未知，但有界的噪声，而不是随机描述，另一方面，人们已经认识到，与卡尔曼滤波相比，集员滤波的应用更为方便。
4、因此，本专利技术旨在提供一种基于不...
【技术保护点】
1.一种复杂网络下基于不完全测量信息的集员滤波器设计方法，其特征在于，包含以下方法步骤：
2.根据权利要求1所述的一种复杂网络下基于不完全测量信息的集员滤波器设计方法，其特征在于，所述步骤一中的复杂网络系统模型为：
3.根据权利要求1所述的一种复杂网络下基于不完全测量信息的集员滤波器设计方法，其特征在于，所述步骤二中噪声控制在椭球集内为：
4.根据权利要求1所述的一种复杂网络下基于不完全测量信息的集员滤波器设计方法，其特征在于，所述步骤三将系统中的非线性函数控制在扇形有界的条件内：
5.根据权利要求1所述的一种复杂网络下...
【技术特征摘要】
1.一种复杂网络下基于不完全测量信息的集员滤波器设计方法，其特征在于，包含以下方法步骤：
2.根据权利要求1所述的一种复杂网络下基于不完全测量信息的集员滤波器设计方法，其特征在于，所述步骤一中的复杂网络系统模型为：
3.根据权利要求1所述的一种复杂网络下基于不完全测量信息的集员滤波器设计方法，其特征在于，所述步骤二中噪声控制在椭球集内为：
4.根据权利要求1所述的一种复杂网络下基于不完全测量信息的集员滤波器设计方法，其特征在于，所述步骤三将系统中的非线性函数控制在扇形有界的条件内：
5.根据权利要求1所述的一种复杂网络下基于不完全测量信息的集员滤波器设计方法，其特征在于，所述步骤四中引入rr协议调度系...
【专利技术属性】
技术研发人员：于浍，杜阳光，李会民，陈东彦，徐龙，
申请(专利权)人：哈尔滨理工大学，
类型：发明
国别省市：
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