14、多速率系统事件触发融合估计与动态事件触发机制下的同步控制

多速率系统事件触发融合估计与动态事件触发机制下的同步控制

在当今的自动化与控制领域，多速率系统的融合估计以及复杂动态网络的同步控制是两个重要的研究方向。多速率系统在实际应用中广泛存在，不同传感器的采样速率不同，如何有效地融合这些不同速率的信息是一个关键问题。而复杂动态网络的同步控制则对于确保网络中各个节点的协调运行至关重要。下面将详细介绍多速率系统事件触发融合估计算法以及动态事件触发机制下的同步控制问题。

多速率融合估计算法

多速率融合估计算法主要用于处理具有不同采样速率的传感器数据，以实现更准确的状态估计。以下是该算法的详细步骤：
1. 初始化 ：
- 给定正标量参数 $\varepsilon_{i,k}$（$i = 1, 2, 3, 4, 5$）和 $\delta_{i}$。
- 设置初始值 $\hat{x} {0|0} = \bar{x} {0}$，$\bar{P} {0|0} = P {0|0}$，$\hat{x} {0} = \bar{x} {0}$ 和 $\Sigma_{0} = P_{0|0}$。
- 确定时间范围长度 $N$，并令 $k = 0$。
2. 计算滤波器参数和局部估计 ：
- 根据公式 (7.74) 计算滤波器参数 $K_{kli}$。
- 通过公式 (7.50) 计算局部估计 $\hat{x} {kli|kli}$。
- 依据公式 (7.71) 计算局部上界 $\bar{P} {kli|kli}$。
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