数据丢包和量化约束下的分布式滚动时域估计

作者：刘帅; 赵国荣^*; 曾宾; 高超

来源：北京航空航天大学学报, 2020, 46(08): 1485-1493.

DOI：10.13700/j.bh.1001-5965.2019.0497

• 分布式滚动时域估计
• 预测补偿
• 数据量化
• 稳定性分析
• 协方差交叉(CI)融合

针对网络约束问题,对带丢包和量化的网络化系统分布式状态估计进行了研究。用一组满足Bernouli分布的随机变量来描述丢包现象,采用预测补偿机制进行丢包补偿。将数据量化引入的误差描述为观测方程中的参数不确定性,通过求解固定时域内的min-max问题,得到局部估计器。对局部估计器的稳定性进行研究,给出了误差范数平方的期望收敛的充分条件。推导了局部估计器误差协方差上界的递推公式,在此基础上,应用协方差交叉(CI)融合算法得到了分布式融合估计器。仿真结果表明,所提算法能够有效减小数据丢包和量化对状态估计的影响。