复合扰动滤波：一种面向多源、异构与同构扰动系统的新型状态估计方案
系统与控制
2023-09-13 v2 系统与控制
摘要
状态估计长期以来是信号处理与控制领域的基本问题。主要挑战在于设计能够抑制或衰减各种扰动的滤波器。随着大数据时代的到来，复杂系统的扰动在物理上具有多源性，在数学上具有异构性，通过同构(加性、乘性和隐性)通道影响系统动态，并且彼此深度耦合。在传统滤波方案中，多源异构扰动通常被简化为一个集总扰动，从而可对该“单一”扰动进行抑制或衰减。自2012年的开创性工作以来，一种称为复合扰动滤波(CDF)的新型状态估计方法被提出，它基于多源、异构和同构扰动的各自特性进行处理。借助CDF，可通过扰动的精细化量化、有效分离以及同时抑制与衰减，实现增强的抗扰能力。本文对CDF方案进行综述，包括基本原理、通用设计流程、应用场景(如对准、定位与导航)以及未来研究方向。总之，期望CDF为状态估计提供一种有效工具，尤其在存在多源异构扰动的情况下。
引用
@article{arxiv.2308.08229,
title = {Composite Disturbance Filtering: A Novel State Estimation Scheme for Systems With Multi-Source, Heterogeneous, and Isomeric Disturbances},
author = {Lei Guo and Wenshuo Li and Yukai Zhu and Xiang Yu and Zidong Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.08229},
year = {2023}
}