鲁棒分布式估计器

抗模型不确定性

面向多无人艇协同参数估计问题，提出一种能处理模型结构不确定性的分布式状态与参数联合估计方法，相比传统分布式估计器具有更强的鲁棒性。

Han, Shen · 温广辉 · 吕跃祖

IEEE Transactions on Industrial Informatics 2023

技术优势

抗模型结构不确定性

所构造的鲁棒分布式估计器能够处理不可避免的模型结构不确定性，从而保证协同参数估计的可靠性。

信息交互更优

所提方法从信息交互的角度验证了其优势，表明其分布式框架能有效利用多平台信息。

估计精度可保证

通过设计合适的估计器增益，最小化估计误差协方差矩阵的上界，从而保证估计性能。

应用场景

• 多无人艇协同参数估计：用于多无人艇协同参数估计任务，提高模型不确定下的估计鲁棒性。
• 分布式状态估计：在分布式框架下同时估计状态和参数，克服模型结构不确定性的影响。
• 机器人分布式估计：可应用于机器人分布式估计问题，增强多机器人系统对模型误差的鲁棒性。
• 无人系统协同感知：为无人系统协同感知提供可靠的状态与参数联合估计，提升感知准确性。