An upper bound of mean-square error in state estimation with quantized measurements
An upper bound of mean-square error in state estimation with quantized measurements
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量化测量状态估计中均方误差的上限
DOI：
10.1177/0142331218765297
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发表时间：
2019
影响因子：
1.8
通讯作者：
Su Weizhou
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hu Bin;Shen Zhiping;Su Weizhou
本文研究了具有量化测量的线性时不变离散系统的状态估计问题。所考虑的量化法具有随时间变化的数据速率。为了科普非线性的量化规律和分析稳定性的状态估计问题，卡尔曼滤波器为基础的次优状态估计器的开发和估计误差协方差的上限最小化。结果表明，为了保证上界的收敛性，量化律的平均数据速率必须大于最小速率。这个最小的数据速率的量化法提出的极点的系统和设计参数的状态估计器。数值例子来说明在这项工作中的结果。
In this paper, we study the state estimation for a linear time-invariant (LTI) discrete-time system with quantized measurements. The quantization law under consideration has a time-varying data rate. To cope with nonlinearities in quantization laws and to analyse stability in the state estimation problem, a Kalman-filter-based sub-optimal state estimator is developed and an upper bound of its estimation error covariance is minimized. It turns out that, to guarantee the convergence of the upper bound, the averaged data rate of the quantization law must be greater than a minimum rate. This minimum data rate for the quantization law is presented in terms of the poles of the system and design parameters in the state estimator. Numerical examples are presented to illustrate the results in this work.
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影响因子：
6.4
作者：
Nilsson, J;Bernhardsson, B;Wittenmark, B
通讯作者：
Wittenmark, B
DOI：
10.1016/s0005-1098(03)00151-1
发表时间：
2003-09
期刊：
Autom.
影响因子：
--
作者：
D. Liberzon
通讯作者：
D. Liberzon
DOI：
10.1109/tac.2010.2068590
发表时间：
2011-04
期刊：
IEEE Trans. Autom. Control.
影响因子：
--
作者：
Keyou You;Lihua Xie
通讯作者：
Keyou You;Lihua Xie
影响因子：
6.8
作者：
J. Braslavsky;R. Middleton;J. Freudenberg
通讯作者：
J. Braslavsky;R. Middleton;J. Freudenberg
影响因子：
6.8
作者：
Sinopoli, B;Schenato, L;Sastry, SS
通讯作者：
Sastry, SS