协同H无穷估计用于大规模互联线性系统
Cooperative H-infinity Estimation for Large-Scale Interconnected Linear Systems
AI总结：
本文提出一种分布式估计合成方法，用于处理具有扰动的大规模互联线性系统。该方法的特点是局部估计器仅估计减少的状态变量集，其复杂度不随系统规模增加。同时，估计器能处理局部不可检测性，并保证对模型和测量扰动的H无穷性能。
摘要：
本文提出了一种分布式估计的合成方法，适用于处理具有扰动的大规模互联线性系统。所提方法的主要特点是局部估计器仅估计减少的状态变量集，其复杂度不随系统规模增加。然而，局部估计器能够处理局部不可检测性。此外，估计器保证了对模型和测量扰动的H无穷性能。
英文摘要：
In this paper, a synthesis method for distributed estimation is presented, which is suitable for dealing with large-scale interconnected linear systems with disturbance. The main feature of the proposed method is that local estimators only estimate a reduced set of state variables and their complexity does not increase with the size of the system. Nevertheless, the local estimators are able to deal with lack of local detectability. Moreover, the estimators guarantee H-infinity-performance of the estimates with respect to model and measurement disturbances.
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