DiscreteLQEstimatorGains

DiscreteLQEstimatorGains[ssm, {w, v}, ]
给出过程与测量噪声协方差矩阵为 wv 的连续时间的 StateSpaceModel ssm 的优化离散时间估计器增益矩阵,其中采样周期为 .

DiscreteLQEstimatorGains[{ssm, sensors}, {w, v}, ]
指定 sensors 作为 ssm 的测量噪声.

DiscreteLQEstimatorGains[{ssm, sensors, dinputs}, {w, v}, ]
指定 dinputs 作为 ssm 的确定性输入.

更多信息更多信息

  • 标准状态-空间模型 ssm 可以是 StateSpaceModel[{a, b, c, d}],其中 abcd 代表连续时间系统 的状态、输入、输出和传输矩阵.
  • 描述符连续时间状态空间模型 ssm 定义,可以以 StateSpaceModel[{a, b, c, d, e}] 形式给出.
  • 输入 可以包括过程噪声 和确定性输入 .
  • 参数 dinputs 是一个整数列表,指定 中的位置.
  • 输出 包括测量噪声 以及其它输出.
  • 参数 sensors 是一个整数列表,指定 中的位置.
  • DiscreteLQEstimatorGains[ssm, {...}, ] 等同于 DiscreteLQEstimatorGains[{ssm, All, None}, {...}, ].
  • 测量噪声为 ,其中 是与 相关联的 的子矩阵, 是噪声.
  • 过程和测量噪声假设为白噪声和高斯噪声:
  • , 过程噪声
    , 测量噪声
  • 用具有优化增益的估计器最小化 ,其中 是估计的状态向量.
  • DiscreteLQEstimatorGains 计算基于离散的等同的噪声矩阵上的估计器增益.
  • 状态空间模型 ssm 使用零阶保持方法进行离散化处理.
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