(海軍航空工程學(xué)院系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué)研究所,山東 煙臺 264001)
濾波是一種對信號的處理技術(shù),它是指對所接收到的受到干擾因素影響的信號進(jìn)行處理,得到相關(guān)信號的估計(jì)值。濾波問題出現(xiàn)在大量的工程問題中,具有重要的研究價(jià)值。傳統(tǒng)的Kalman 濾波器利用狀態(tài)估計(jì)的方法,使估計(jì)的均方誤差最小,Kalman 濾波器被成功應(yīng)用到控制與信號處理的各個(gè)領(lǐng)域。但Kalman 濾波方法要求所研究的動(dòng)力系統(tǒng)是適定的而且外部噪聲須是具有靜態(tài)特性的白噪聲。然而在實(shí)際應(yīng)用中,這些條件并不能經(jīng)常滿足,應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)的Kalman 濾波器算法不能得到令人滿意的結(jié)果。為了拓廣濾波技術(shù)的應(yīng)用范圍,1989年,A.Elsaye 引入H∞濾波概念[1]。H∞濾波就是設(shè)計(jì)一個(gè)濾波器使得從干擾輸入到估計(jì)誤差輸出的H∞范數(shù)最小。H∞濾波的主要優(yōu)點(diǎn)在于無須假設(shè)干擾信號的統(tǒng)計(jì)特性,這樣更符合實(shí)際的應(yīng)用。H∞濾波的這一優(yōu)點(diǎn)使得它在雷達(dá)設(shè)計(jì)、故障檢測、信號處理等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用[2-4]。
無窮時(shí)域的H∞濾波問題一直備受關(guān)注并取得了一系列重要結(jié)果[5-7]。近年來,有限時(shí)域的H∞濾波問題也受到越來越多的學(xué)者的關(guān)注,由于很多控制任務(wù)都是在指定的有限時(shí)間內(nèi)完成的,所以研究有限時(shí)域的H∞濾波問題不僅具有理論意義而且更具有實(shí)際意義。文獻(xiàn)[8]研究了連續(xù)和離散線性系統(tǒng)的有限時(shí)域H∞濾波問題,借助于伴隨系統(tǒng),將H∞濾波器的求解問題轉(zhuǎn)化成對一個(gè)Riccati 微分(差分)方程的求解。文獻(xiàn)[9]用類似的方法研究了時(shí)變離散隨機(jī)系統(tǒng)的有限時(shí)域H∞濾波問題,并運(yùn)用得到的結(jié)果解決了相應(yīng)的輸出反饋控制問題。文獻(xiàn)[8-9]都通過求解Riccati 方程的方法來得到相應(yīng)的H∞濾波器,Riccati 方程方法具有參數(shù)不易調(diào)整,求解困難等缺點(diǎn)。
本文研究一類離散系統(tǒng)的有限時(shí)域H∞濾波器的設(shè)計(jì)問題。提出了有限時(shí)域H∞濾波器存在的充分條件,同時(shí)利用線性矩陣不等式(LMI)給出了濾波器設(shè)計(jì)的一個(gè)構(gòu)造性方法。該法可通過Matlab工具箱實(shí)現(xiàn),易于求解操作。數(shù)值仿真實(shí)例表明,由這一方法設(shè)計(jì)的H∞濾波器具有良好性能。
本文使用符號說明:
考慮如下的離散系統(tǒng):
式中:xk∈Rn是系統(tǒng)的狀態(tài)變量;yk∈Rm是測量輸出;wk∈ ?2([0,N?1];Rp)是能量有限的噪聲信號(包括過程和測量噪聲);zk∈Rr是待估計(jì)的信號;A、B、C、D為具有相應(yīng)維數(shù)的已知矩陣。
濾波的目的就是根據(jù)系統(tǒng)輸出 yk找出狀態(tài)向量的組合 zk=Lkxk的一個(gè)估計(jì)zk,使得估計(jì)誤差的信號能量與干擾能量的比小于預(yù)先指定的數(shù)γ 。在有限時(shí)間下,意味對于任何 wk∈ ?2([ 0, N?1]; Rp),設(shè)計(jì)濾波器
滿足
式中:Af、Bf、Cf、Df是H∞濾波器(2)的待求系數(shù)矩陣。
由系統(tǒng)(1)、(2)可得增廣系統(tǒng)方程為
相應(yīng)地,式(3)轉(zhuǎn)化為
本文的目的是對離散系統(tǒng)(1)研究滿足性能指標(biāo)(5)的H∞濾波器的設(shè)計(jì)方法,給出了濾波器存在的充分條件,同時(shí)利用LMI方法給出了濾波器(2)的構(gòu)造性的設(shè)計(jì)方法。
為了得到本文的主要結(jié)論,先給出一個(gè)重要引理,借助這個(gè)引理,可以推導(dǎo)出本文的主要結(jié)論。
引理1[10]給定適當(dāng)維數(shù)的矩陣X、Y 和任意常數(shù)α>0,其中X可逆,那么
定理1考慮系統(tǒng)(4)。對于給定的常數(shù)γ > 0,對所有的wk∈ ?2([0,N?1];Rp),式(5)所定義的性能指標(biāo)J<0成立的充分條件是存在對稱正定矩陣Q 滿足
證明:定義李雅普諾夫函數(shù)并作差分將代入 Jk中,得
也就是
整理得到
令
則式(7)經(jīng)過化簡整理可以得到
再令
則
將上式從k=0到 k=N? 1求和,可得
又由于
則
由式(6),P (Q)<0,可得到J<0。即,若存在對稱正定矩陣Q 滿足式(6),則性能指標(biāo)J<0 成立。證畢。
要通過式(6)求解濾波器是很困難的事情。為了克服這一困難,我們提出下面的定理2。定理2 借助于線性矩陣不等式給出了一個(gè)與定理1 等價(jià)的濾波器存在的充分條件,同時(shí)給出了濾波器的設(shè)計(jì)方法。
定理2考慮系統(tǒng)(1)。對于給定的常數(shù)γ >0,如果存在對稱正定陣?、Y 和矩陣E、F、G、H 使得線性矩陣不等式(10)和線性矩陣不等式(11)成立,則H∞濾波器(2)存在。
式中:
進(jìn)一步,若?、Y、E、F、G、H是矩陣不等式(10)和(11)的可行解,則通過矩陣 I ???1Y的奇異值分解可以得到滿秩矩陣W、V,并可利用下式求得H∞濾波器(2)的系數(shù)矩陣:
證明:由定理 1可知,如果對所有的存在對稱正定陣Q 滿足式(6),則性能指標(biāo)J<0 成立。
記
則式(6)變形為
式中:Θ=γ2I ? TTPT >0,
即
式中:Θ=γ2I ? TTPT >0。
進(jìn)一步,利用引理1,可以將式(13)化簡為
利用矩陣Schur 補(bǔ)性質(zhì),式(14)成立當(dāng)且僅當(dāng)
即
令 Q=R?1,則上式變?yōu)?/p>
考慮到矩陣不等式(17)是矩陣變量R、Af、Bf、Cf、Df的一個(gè)非線性矩陣不等式,要直接從該矩陣不等式中求出可行的矩陣變量R、Af、Bf、Cf、Df是非常困難的。
在這種情況下,采用變量替換的方法,設(shè)法將矩陣不等式(17)轉(zhuǎn)化成一個(gè)線性矩陣不等式,從而可以應(yīng)用LMI 工具箱中的求解線性矩陣不等式的有效方法來設(shè)計(jì)H∞濾波器。
對矩陣R 和逆矩陣 R?1進(jìn)行以下分塊
式中:X ∈ Rn×n、Y ∈Rn×n是對稱正定矩陣。
從等式RR?1=I可得也就是VWT=I ?XY,VTY + UWT=0,據(jù)此,進(jìn)一步可得
通過計(jì)算可以驗(yàn)證 R>0等價(jià)于
式中:
再次用 diag{X?1,I,I,X?1,I,I}左乘和右乘式(19),則可得矩陣不等式
式中:
H=?Df,則矩陣不等式(20)變?yōu)?/p>
式中:
同時(shí)式(18)變?yōu)閅 ? Δ >0。
進(jìn)一步,若Δ、Y、E、F、G、H是矩陣不等式(10)、(11)的可行解,則通過矩陣 I ?Δ?1Y的奇異值分解可以得到滿秩矩陣W、V,進(jìn)而可以利用下式給出H∞濾波器(2)的系數(shù)矩陣:
證畢。
考慮如下的離散系統(tǒng)
取γ=1,N=100。
利用Matlab 中的LMI 工具箱,求得H∞濾波器的系數(shù)矩陣如下
圖1 待估計(jì)信號 z (k)和估計(jì)信號的曲線
在圖1中,實(shí)線表示待估計(jì)信號 z (k)曲線,虛線表示估計(jì)信號曲線。通過仿真例子結(jié)合得到的仿真圖形,我們可以看出本文提出的H∞濾波器的設(shè)計(jì)方法不僅滿足性能指標(biāo),而且結(jié)果有效,說明該濾波器性能良好。
本文針對受到外部干擾的離散系統(tǒng),研究了有限時(shí)域H∞濾波問題。提出了有限時(shí)域H∞濾波器存在的充分條件,并且借助線性矩陣不等式,給出了H∞濾波器的設(shè)計(jì)方法。避免了用Riccati 方程求解濾波器參數(shù)時(shí)的困難。最后通過仿真實(shí)例說明了本文方法的有效性和可行性。
[1]ELASYED A,GRIMBLE M J.A new approach to the H∞design of optimal digital linear filters[J].IMA Journal of Mathematical Control and Information,1989,6(2):233-251.
[2]陳莉,鐘麥英.不確定奇異時(shí)滯系統(tǒng)的魯棒H∞故障診斷濾波器設(shè)計(jì)[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào),2008,34(8):943-949.
[3]丁興俊,周德云,董朝陽.基于H∞濾波的主/被動(dòng)雷達(dá)模糊自適應(yīng)融合算法[J].導(dǎo)彈與航天運(yùn)載技術(shù),2007(1):46-49.
[4]于德新,潘爽.基于H∞濾波技術(shù)的GPS 動(dòng)態(tài)定位研究[J].計(jì)算機(jī)仿真,2008,25(2):306-309.
[5]PALHARES R M,PERES P L.Robust H∞filtering design with pole placement constraint via LMI[J].Journal of Optimization Theory and Applications,1999,102(2):239-261.
[6]林岳松,薛安克,錢積新.基于LMI方法的魯棒H∞濾波器設(shè)計(jì)[J].電路與系統(tǒng)學(xué)報(bào),2004,9(5):81-85.
[7]ZHANG WEI HAI,CHEN BOR SEN,TSENG CHUNG SHI.Robust H∞filtering for nonlinear stochastic systems[J].IEEE Trans.Signal Processing,2005,53(2):289-298.
[8]GREEN M LIMEBEER,DAVID J N.Linear robust control[M].Englewood Cliffs:Prentice Hall,1994:265-268.
[9]GERSHON E,SHAKED U,YAESH I.H∞control and filtering of discrete-time stochastic systems with multiplicative noise[J].Automatica,2001,7(3):409-417.
[10]HUNG Y S,YANG FUWEN.Robust H∞filtering with error variance constraints for discrete time-varying systems with uncertainty[J].Automatica,2003,39(7):1185-1194.