在量化效應(yīng)下網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)的研究
發(fā)布時(shí)間:2023-03-25 03:51
隨著傳感、計(jì)算機(jī)和通信技術(shù)的飛速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)開始受到越來越多的關(guān)注。量化效應(yīng)是網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)的基本特征之一。在網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)中,過大的量化誤差會(huì)在一定程度上影響系統(tǒng)的性能,甚至破壞其穩(wěn)定性。本文針對(duì)離散時(shí)間線性時(shí)不變隨機(jī)對(duì)象和無噪聲數(shù)字通信信道,研究了量化效應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)估計(jì)和控制性能的影響,主要研究成果如下:1)實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)編碼系統(tǒng)的最優(yōu)設(shè)計(jì)。根據(jù)線性隨機(jī)對(duì)象的動(dòng)態(tài)特性,我們?cè)O(shè)計(jì)了在給定過去碼字序列下基于Lloyd-Max量化方案的最優(yōu)實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)編碼器,并給出了測(cè)量值關(guān)于過去碼字序列的最小條件均方誤差失真。對(duì)于解碼器,我們給出了求解對(duì)象狀態(tài)最小均方誤差估計(jì)量的兩種算法;诟咚箶M合假設(shè),我們指出了在給定過去碼字序列下量化器和預(yù)測(cè)器的聯(lián)合最優(yōu)性,并得到了編碼系統(tǒng)最優(yōu)總體平均性能的一個(gè)上界。2)基于量化測(cè)量值的狀態(tài)估計(jì)。為了避免量化的非線性特性帶來的困難,特別是高計(jì)算量,并且能夠精確地分析狀態(tài)估計(jì)問題的性能和穩(wěn)定性,我們提出了一種次優(yōu)的狀態(tài)估計(jì)算法,并給出了狀態(tài)估計(jì)誤差方差的一個(gè)上界。同時(shí),我們發(fā)現(xiàn)最小化的上界滿足一個(gè)廣義代數(shù)黎卡提方程,并且上界序列收斂的充要條件是可變碼率的均值大...
【文章頁(yè)數(shù)】:106 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 課題研究意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 信息受限的控制
1.2.2 基于量化測(cè)量值的狀態(tài)估計(jì)
1.2.3 預(yù)測(cè)編碼器
1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)
1.4 符號(hào)說明
第二章 基于Lloyd-Max量化的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)編碼系統(tǒng)
2.1 引言
2.2 問題描述
2.2.1 編碼器
2.2.2 解碼器
2.3 基于Lloyd-Max量化的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)編碼器
2.4 基于量化測(cè)量值的最小均方誤差估計(jì)量
2.4.1 精確的最小均方誤差估計(jì)量
2.4.2 近似的最小均方誤差估計(jì)量
2.5 編碼系統(tǒng)總體平均性能分析
2.6 仿真分析
2.7 本章小結(jié)
第三章 基于量化測(cè)量值的次優(yōu)狀態(tài)估計(jì)
3.1 引言
3.2 問題描述
3.3 預(yù)備知識(shí)
3.4 基于量化測(cè)量值的次優(yōu)狀態(tài)估計(jì)
3.5 仿真分析
3.6 本章小結(jié)
第四章 基于量化測(cè)量值的狀態(tài)估計(jì)的后驗(yàn)Cramér-Rao下界
4.1 引言
4.2 問題描述
4.3 預(yù)備知識(shí)
4.3.1 失配量化器的均方誤差失真
4.3.2 最優(yōu)的可容許重構(gòu)值
4.4 狀態(tài)估計(jì)的后驗(yàn)Cramér-Rao下界
4.5 仿真分析
4.6 本章小結(jié)
第五章 基于量化測(cè)量值的線性二次型高斯控制
5.1 引言
5.2 問題描述
5.3 基于給定編碼器的最優(yōu)控制器
5.4 基于給定控制器的最優(yōu)編碼器
5.5 無限時(shí)間線性二次型高斯控制性能分析
5.6 仿真分析
5.7 本章小結(jié)
結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
附件
本文編號(hào):3770478
【文章頁(yè)數(shù)】:106 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 課題研究意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 信息受限的控制
1.2.2 基于量化測(cè)量值的狀態(tài)估計(jì)
1.2.3 預(yù)測(cè)編碼器
1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)
1.4 符號(hào)說明
第二章 基于Lloyd-Max量化的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)編碼系統(tǒng)
2.1 引言
2.2 問題描述
2.2.1 編碼器
2.2.2 解碼器
2.3 基于Lloyd-Max量化的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)編碼器
2.4 基于量化測(cè)量值的最小均方誤差估計(jì)量
2.4.1 精確的最小均方誤差估計(jì)量
2.4.2 近似的最小均方誤差估計(jì)量
2.5 編碼系統(tǒng)總體平均性能分析
2.6 仿真分析
2.7 本章小結(jié)
第三章 基于量化測(cè)量值的次優(yōu)狀態(tài)估計(jì)
3.1 引言
3.2 問題描述
3.3 預(yù)備知識(shí)
3.4 基于量化測(cè)量值的次優(yōu)狀態(tài)估計(jì)
3.5 仿真分析
3.6 本章小結(jié)
第四章 基于量化測(cè)量值的狀態(tài)估計(jì)的后驗(yàn)Cramér-Rao下界
4.1 引言
4.2 問題描述
4.3 預(yù)備知識(shí)
4.3.1 失配量化器的均方誤差失真
4.3.2 最優(yōu)的可容許重構(gòu)值
4.4 狀態(tài)估計(jì)的后驗(yàn)Cramér-Rao下界
4.5 仿真分析
4.6 本章小結(jié)
第五章 基于量化測(cè)量值的線性二次型高斯控制
5.1 引言
5.2 問題描述
5.3 基于給定編碼器的最優(yōu)控制器
5.4 基于給定控制器的最優(yōu)編碼器
5.5 無限時(shí)間線性二次型高斯控制性能分析
5.6 仿真分析
5.7 本章小結(jié)
結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
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本文編號(hào):3770478
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