[发明专利]一种线性时不变移动目标系统的分布式观测器设计方法

说明书

本发明公开了一种线性时不变移动目标系统的分布式观测器设计方法，即通过使用一组移动传感器网络来实现对一个线性时不变的、移动的目标系统的状态估计。该方法主要包括以下步骤：首先，对部分输出信息与移动目标系统所构成的新系统进行可检测分解；其次，为每一个传感器构建顶层的分布式观测器来实现对移动目标系统的状态估计；最后，为每一个传感器构建底层基于“领导者—跟随者”的蜂拥移动算法来控制它的运动。发明提出的分布式观测器设计方法，实现了传感器网络相互之间无碰撞、保持连通的、并且能够对移动目标系统实行有效跟踪的运动控制以及对移动目标系统状态的分布式估计。

技术领域

本发明涉及分布式观测器设计领域，具体是涉及一种线性时不变移动目标系统的分布式观测器设计方法。

背景技术

状态估计是控制理论和应用中一个传统而重要的问题，它出现在状态变量难以测量甚至不可能测量的系统中，在这种情况下，构造观测器来估计状态变量变得尤为重要。状态估计的主要研究问题是估计值与真实状态之间的误差的稳定性问题。

在经典的龙伯格观测器理论中，一个观测器通常是通过使用系统的完整输出信息来估计系统的状态，然而，在实际工程应用中，存在一些高维输出系统，单个观测器难以实现甚至无法实现对其庞大的输出信息的测量；相比于使用集中式结构的单个设备，由多个传感器组成的传感器网络更易实现对这类系统的输出信息的测量。分布式观测器的核心思想正是使用由多个传感器组成的传感器网络来实现对某一大规模目标系统状态估计。在分布式观测器中，每个传感器只需测量一部分输出信息，传感器再将测量的部分输出信息传递给其对应的观测器，然后，通过观测器之间的分布式信息交互，实现对目标系统状态的有效估计。

在分布式观测器这种优势的推动下，近年来，分布式观测器得到了长足的发展，并涌现出了许多开创性的成果。现存的研究都是针对静止的线性时不变系统的，如CN112052585A是针对静态的目标系统基于自适应策略设计的降维观测器，然而，考虑到任务环境复杂、面积大、以及待估计的信息不断变化(如海洋原油泄漏与扩散)等现象，采用静态的传感器无法满足其估计精度；另外，对于一些移动的目标系统，静态的传感器网络根本无法实现对其输出信息的有效测量。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供了一种新的分布式观测器设计方法，构造了一种基于“领导者—跟随者”蜂拥移动算法的分布式观测器，以实现对移动目标系统的状态估计，并同时确保传感器网络内部无碰撞、保持连通并且能够对移动目标系统实行有效跟踪的运动控制。

本发明所述的一种线性时不变移动目标系统的分布式观测器设计方法，其步骤为：

步骤1、在(C，A)可检测的前提下，利用分解矩阵U_i和D_i对每一组(C_i，A)作可检测性分解，分别得到(C_i，A)的可检测子系统和不可检测子系统所对应的矩阵A_id、C_id和A_iu；

步骤2、利用步骤1中得到的(C_id，A_id)构造矩阵K_i，来实现可检测子系统的状态估计，并通过对不可检测子系统引入加权矩阵来实现对不可检测子系统的状态估计，从而构建顶层的分布式观测器，来实现对移动目标系统状态的估计；

步骤3、利用步骤2中的分布式观测器得到的目标系统的位置与速度信息，进而设计底层基于“领导者—跟随者”蜂拥移动算法，控制传感器的移动。

进一步的，所述步骤1的实现过程为：

对于一个连续线性时不变的移动目标系统：

以及它的输出：

y＝Cx