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摘要:
当网络诱导时延和数据包丢失确定可知时,提出了一种网络化最优预测状态估计器设计方法,能够补偿网络诱导时延和数据包丢失对估计性能的影响,理论分析表明了随着网络诱导时延或数据包丢失的增加,该估计器在获得明显补偿效果的同时预测估计偏差略微递增,并给出了估计系统的稳定性条件,最后通过仿真和实验验证了所提出方法的有效性和理论分析的正确性.
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网络化控制系统
介质访问约束
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内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 网络化最优预测状态估计
来源期刊 控制理论与应用 学科 工学
关键词 网络化控制系统 网络诱导时延 数据包丢失 最优预测状态估计
年,卷(期) 2011,(5) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 727-734
页数 分类号 TP273
字数 7508字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 章云 广东工业大学自动化学院 184 1172 18.0 24.0
2 曾启杰 广东工业大学自动化学院 16 39 4.0 5.0
3 唐斌 广东工业大学自动化学院 9 50 4.0 7.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (12)
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研究主题发展历程
节点文献
网络化控制系统
网络诱导时延
数据包丢失
最优预测状态估计
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
广州市五山华南理工大学内
46-11
1984
chi
出版文献量(篇)
4979
总下载数(次)
16
总被引数(次)
72515
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
广东省自然科学基金
英文译名:Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:研究团队
学科类型:
论文1v1指导