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The UIO-based LMMSE Filter for NCSs With Packet Dropout

机译：基于UIO的LMMSE过滤器，用于数据包丢失的NCSS

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This paper puts forward a UIO-based linear-minimum-mean-square-error (LMMSE) estimation problem of a class of the net-worked control systems (NCSs), and the disturbance of the state and its measurements is zero mean white noise with covariance being q_k; An unknown input observer (UIO) is established stemmed from a linear multi-sensor model and a linear time-varying'estimation error system is proposed where packet dropouts are presented as zero-mean white input noise. Based on the error system, a LMMSE estimator is set up to obtain an error estimate of the state. By compensating the primary estimate of the UIO with the error estimate of the LMMSE, a much more accurate estimate of the state is achieved. A numerical example of distributive target tracking is given to illustrate the proposed estimator.
机译：本文提出了基于UIO的线性最小值平均方误差（LMMSE）估计问题的一类网络工作控制系统（NCS），以及状态的干扰及其测量为零意味着白噪声协方差是Q_K;建立一个未知的输入观察者（UIO）源于线性多传感器模型，提出了线性时变的误差系统，其中分组丢失被呈现为零平均白色输入噪声。基于错误系统，设置LMMSE估计器以获取状态的错误估计。通过对LMMSE的误差估计补偿UIO的主要估计，实现了更准确的估计。给出了分布式目标跟踪的数值例子来说明所提出的估计器。

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