基于T-S模糊马尔可夫跳变系统的异步滤波器优化方法与流程

技术特征：
1.基于t
‑
s模糊马尔可夫跳变系统的异步滤波器优化方法，其特征在于：t
‑
s模糊马尔可夫跳变对象如下：系统规则i：如果ζ
1k
是
…
，且ζ
lk
是那么其中(i∈q＝{1，2，...，q}，j∈{1，2，...，m})是模糊集，ζ
jk
表示前件变量；是状态量，是测量信号，是估计信号，是外部噪声且w
k
∈l2[0，∞)；是已知的具有适当维数的系统矩阵；表示原始系统的马尔可夫跳变过程，并且转移概率矩阵∑＝{σ
ab
}中的转移概率σ
ab
表示为pr{θ
k 1
＝b|θ
k
＝a}＝σ
ab
满足σ
ab
≥0和当θ
k
＝a，通过t
‑
s模糊推理，整个模糊马尔可夫跳变系统可表示为其中和ζ
k
＝[ζ
1k
，ζ
2k
，
…
，ζ
mk
].其标准化模糊加权函数表示其中表示隶属度；且触发器将通过检查当前测量信号y
k
与上次传输的信号y
k
之间的相对误差是否小于规定阈值来确定当前测量信号是否被传输；当以下条件是为真时y
k
将无法传输，否则它将被传输；其中，δ(δ＞0)表示待确定的触发器阈值；通过使用零阶保持器，可以将滤波器接收到的信号表示为
将测量输出的传输误差定义为然后得到基于触发输出(3)，构造依赖于模态的模糊滤波器，用于估计z(k)；滤波规则i：ζ
1k
是...，且ζ
lk
是则其中指的是滤波器的状态变量；是z(k)的估计值；是待求解的滤波器参数，与马尔科夫链和滤波器的模糊规则有关；通过应用隐马尔可夫模型技术，在这里，η
k
由θ
k
通过条件概率矩阵υ＝{λ
as
}控制的，其条概率λ
as
为pr{η
k
＝s|θ
k
＝a}＝λ
as
其中λ
as
≥0和s∈l2；当η
k
＝s，滤波器可以表示为其中令增广向量和估计误差且结合(2)，(3)，(4)和(6)，滤波误差动态系统如下：其中：其中：2.根据权利要求1所述的基于t
‑
s模糊马尔可夫跳变系统的异步滤波器优化方法，其特征在于，滤波器的参数如下：
对于给定的万＞0，存在标量矩阵和r
sj
，则滤波误差动态系统(7)是随机均方稳定的且具有l2‑
l
∞
性能γ对于s∈l2和满足满足满足其中：其中：其中：其中：其中：并且滤波器(5)的参数可由下式来确定：lmis(8)，(9)和(10)的可行性给出了l2‑
l
∞
滤波的性能通过求解下式的凸优化问题来得到：3.根据权利要求2所述的基于t
‑
s模糊马尔可夫跳变系统的异步滤波器优化方法，其特征在于，滤波器和触发器的协同优化设计算法如下：步骤1，设δ＝0，通过求解(11)的凸优化问题，找到最优的l2‑
l
∞
性能γ
*
，并设δ
γ
＝γ
*
/n(n为一个较大的整数)和迭代次数n
it
＝1；步骤2，给定一个滤波性能γ＞γ
*
，设通过求解以下凸优化问题求出最大
其解可表示为：步骤3，给定数据传输速率d
*
，基于解和误差滤波动态系统(7)计算dtr值；dtr>d
*
，则是滤波器和触发器的求解参数，迭代结束；否则，设γ＝γ n
it
δ
γ
，并转到步骤4；步骤4，如果迭代次数保持n
it
≤n
it
(n
it
是规定的最大迭代次数)，则设n
it
＝n
it
1，然后返回步骤2；否则，没有解。

技术总结
本发明公开了基于T


技术研发人员：陈惠英 李祖欣 刘仁伟
受保护的技术使用者：湖州师范学院
技术研发日：2021.07.02
技术公布日：2021/10/8