Simultaneous Input and State Interval Observers for Nonlinear Systems with Full-Rank Direct Feedthrough
针对具有未知输入和有界噪声信号的Lipschitz连续非线性系统，当直接馈通矩阵具有满列秩时，提出了一种输入和状态同时区间观测器。该观测器利用混合单调映射的边界分解函数的存在性递归计算与输出/测量信号兼容的估计区间的最大和最小元素，并被证明包含真实状态和未知输入。此外，我们推导出分解函数的Lipschitz性质，这提供了几个充分条件的稳定性的设计观察器和估计区间宽度序列的有界性。最后，我们的方法的有效性证明了一个说明性的例子。
2020-02-12 cs.SY eess.SY
Simultaneous Input and State Interval Observers for Nonlinear Systems with Rank-Deficient Direct Feedthrough
研究了具有秩亏馈通、未知输入和有界噪声信号的Lipschitz连续非线性系统的输入和状态同时区间观测器设计问题。受益于非线性分解函数和仿射抽象的存在，我们提出的观测器递归计算的最大和最小元素的估计区间被证明包含真实的状态和未知的输入。此外，我们还给出了存在性的充分必要条件和稳定性的充分条件（即，估计区间宽度序列的一致有界性），并证明了在给定状态区间和分解函数的情况下，输入区间估计是紧的.
2020-12-18 cs.SY eess.SY
Interval Observers for Simultaneous State and Model Estimation of Partially Known Nonlinear Systems
研究了具有动态未知输入和有界噪声信号的部分未知非线性系统的区间观测器设计问题，该观测器能同时估计系统状态和学习未知动态模型.利用仿射抽象方法和非线性分解函数的存在性，以及应用我们以前开发的数据驱动函数过近似/抽象方法来高估未知的动态模型，我们提出的观测器递归计算被证明包含真实增广状态的估计区间的最大和最小元素。然后，使用观察到的输出/测量信号，观察者通过消除与测量不兼容的估计来迭代地缩小间隔。最后，给出新的区间估计，观测器更新未知模型动态的过逼近。此外，我们提供了估计区间宽度序列一致有界的充分条件，即，所设计的观测器的稳定性，在易处理的（混合）整数规划的形式与可数可行集。
2020-04-02 cs.SY eess.SY
A State Observer Design for Simultaneous Estimation of Charge State and Crossover in Self-Discharging Disproportionation Redox Flow Batteries
University of Oxford（牛津大学）
本文提出了一种增强态观测器设计，用于同时估计 disproportionation 红ox 流电池的电荷状态和交叉流，该设计具有指数估计误差收敛到有界残差集的特性。将钒通过多孔隔膜的交叉流视为电池状态的未知函数，并模型近似为持续激励线性系统的输出。将该参数模型与电池的简单等温集中参数模型结合，形成适合观测器设计的增强状态空间表示，通过Lyapunov稳定性理论包括交叉流近似中的误差-不确定性。观测器增益通过求解多顶点线性矩阵不等式问题进行凸优化计算。该设计的性能通过经历自放电的实验室流电池原型进行评估。
2019-05-27 cs.SY eess.SY
Simultaneous state and exogenous input estimation for nonlinear systems using boundary-layer sliding mode observers
Purdue University（普渡大学）；Tongji University（同济大学）
本文提出了一种方法，用于构造具有预设状态估计误差界限的边界层滑模观测器（BL-SMOs），并扩展了该方法以同时估计外生输入（系统状态和输出向量场中的扰动信号）和系统状态。
2015-12-17 cs.SY eess.SY
Interval Observer Synthesis for Locally Lipschitz Nonlinear Dynamical Systems via Mixed-Monotone Decompositions
针对具有非线性观测的局部Lipschitz非线性连续时间（CT）和离散时间（DT）系统，提出了一种新的统一区间值观测器综合方法.我们提出的观测器的一个关键特征是，它是使用混合单调分解导出的，它是正确的构造（即，系统的真实状态轨迹由观测器的状态框定），而不需要如文献中现有方法中所做的那样强加附加约束和假设，诸如全局Lipschitz连续性或收缩。此外，我们得到了设计稳定的观测器增益的线性矩阵不等式（LMI）的形式的充分条件。最后，我们比较了我们的观察员设计的性能与一些基准CT和DT观察员在文献中。
2022-02-23 cs.SY eess.SY
Nonlinear Observer Design for Landmark-Inertial Simultaneous Localization and Mapping
Lakehead University（湖首大学）；University of Quebec in Outaouais（魁北克大学乌塔韦校区）
本文针对三维刚体 SLAM 问题，提出基于新矩阵李群 SE_{3+n}(3) 的几乎全局渐近稳定非线性几何观测器，融合 IMU 与地标测量，实现位姿与地图的鲁棒估计。
2025-04-05 cs.RO cs.SY eess.SY
Distributed Interval Observers for Bounded-Error LTI Systems
针对线性时不变离散时间系统在有界扰动下的状态观测器设计问题，提出了一种新的分布式区间观测器设计方法。在所提出的观测器算法中，网络组中的每个代理与邻居交换本地计算的成帧器或区间值状态估计，并通过交集操作协调其更新。我们表明，建议的成帧器保证约束的真实状态轨迹的系统的建设，即，而不强加任何附加的假设或约束。此外，我们提供了分布式观测器的集体稳定性的充分必要条件，即，以保证观测器误差序列的一致有界性。特别是，我们表明，这样的条件可以通过一个建设性的和分布式的方法得到满足。此外，我们提供了一个算法来验证一些结构条件，为一个给定的系统，保证所提出的观测器的存在。最后，仿真结果表明，我们所提出的方法相比，现有的分布式观测器在文献中的有效性。
2022-09-02 cs.SY eess.SY
Fast Adaptation Nonlinear Observer for SLAM
在三维（3D）空间中同时映射环境和定位移动车辆的姿态（方向和位置）的过程被称为同时定位和映射（SLAM）。SLAM是机器人应用中的核心任务。在SLAM问题中，假设车辆的姿态和环境中的每一个都是完全未知的。本文以传统的SLAM设计为基础，提出了一种新的方法，确保快速适应的非线性观测器的SLAM。由于真实SLAM问题是非线性的，并且是在$\mathbb{SLAM}_{n}\left(3\right)$的李群上建模的，因此所提出的SLAM观测器是非线性的，并且是在$\mathbb{SLAM}_{n}\left(3\right)$上建模的。建议的观察员补偿未知的偏差连接到速度测量。仿真结果表明了该方法的鲁棒性。
2021-09-10 cs.SY eess.SY
Observer-Based Target Control for Mismatched Time-Delay Systems
School of Engineering, Deakin University（迪肯大学工程学院）
针对受同时存在的输入和输出失配延迟影响的线性时滞系统，提出受Fernando和Darouach结构理念启发的降阶建模框架，开发基于观测器的控制方案，确保在输入、状态和输出同时存在失配延迟时精确的目标稳定。
2026-07-09 cs.SY eess.SY
Delayed Functional Observers for the Realization of Generalized Delayed Control Laws
School of Engineering, Deakin University（迪肯大学工程学院）
提出延迟功能观测器设计，在输入和输出大延迟下渐近估计广义延迟控制律，扩展输入延迟允许范围并保证系统稳定。
2026-06-23 cs.SY eess.SY
Guaranteed Privacy-Preserving $\mathcal{H}_{\infty}$-Optimal Interval Observer Design for Bounded-Error LTI Systems
本文针对有界误差LTI系统，提出一种可保证隐私的$\u0007{H}_{\u221e}$最优区间观测器设计方法，通过噪声扰动与增益综合实现隐私保护与稳定估计，经仿真验证优于差分隐私方法。
2024-09-11 cs.SY eess.SY
Distributed Resilient Interval Observers for Bounded-Error LTI Systems Subject to False Data Injection Attacks
本文提出一种分布式区间观测器，通过基于SVD的变换和邻居节点交集计算，在传感器和执行器遭受虚假数据注入攻击时，实现对LTI系统状态与未知输入的弹性估计，并在IEEE 14节点电力系统上验证了有效性。
2023-03-20 cs.SY eess.SY
Observer-Based Control of Linear Systems with Mismatched Input and Output Delays
Deakin University（迪肯大学）；Quy Nhon University（归仁大学）
针对控制输入和系统输出向量中存在不匹配时滞的线性系统，提出一种基于线性矩阵不等式和时滞补偿器的观测器控制方法，实现渐近稳定。
2026-06-02 cs.SY eess.SY
Data-Driven Observers Design for Descriptor Systems
Beijing Institute of Technology（北京理工大学）；Central South University（中南大学）；University of Western Australia（西澳大学）
本文提出了一种数据驱动框架，用于设计描述子系统的状态观测器，推导了在弱假设下状态观测器存在的必要充分条件，并扩展至未知输入观测器的设计，通过数学等价性验证了方法的有效性。
2026-04-13 cs.SY eess.SY
Landmark and IMU Data Fusion: Systematic Convergence Geometric Nonlinear Observer for SLAM and Velocity Bias
导航解决方案适用于自主机器人的姿态（\textit{i.e} .，姿态和位置）及其环境是未知的。同时定位和地图（SLAM）满足这一需求，同时映射的环境和观察机器人的姿态相对于地图。本文提出了一种基于$\mathbb{SLAM}_{n}\left(3\right)$李群流形的SLAM非线性观测器，该观测器具有系统收敛性，能够模拟真实SLAM问题的非线性运动动力学。系统误差被限制在一个已知的大集合内开始，并系统地衰减到一个已知的小集合内。建议的估计器是保证实现预定义的瞬态和稳态性能，并消除未知的偏差不可避免地存在于速度测量直接使用测量的角速度和平移速度，地标，和信息收集的惯性测量单元（IMU）。通过测试所提出的解决方案在现实世界的数据集上收集的四旋翼实验结果表明，观察员的能力，估计六度的自由度（6自由度）的机器人姿势和定位未知的地标在三维（3D）空间。保留字：同时定位和地图构建、SLAM的非线性滤波器、矩阵李群上的SLAM的非线性滤波器、姿态、渐近稳定性、规定性能、自适应估计、特征、惯性测量单元、惯性视觉单元、IMU、SE（3）、SO（3）、噪声。
2022-03-31 cs.SY eess.SY
Distributed Resilient Interval Observer Synthesis for Nonlinear Discrete-Time Systems
本文提出分布式区间观测器综合方法，针对非线性有界误差多智能体系统，通过两种增益设计策略（全局与局部）保证扰动和状态包含，并在独轮车与145节点电力系统中验证。
2024-01-27 cs.SY eess.SY
Computationally Efficient State and Model Estimation via Interval Observers for Partially Unknown Systems
针对含界噪声的部分未知非线性系统，提出一种基于雅可比符号稳定分解、紧分解函数及数据驱动过近似框架的区间观测器，可同时估计状态与学习未知动力学，通过SDP优化增益，仿真验证其计算效率优于已有方法。
2025-04-14 cs.SY eess.SY
Parameter Estimation-Based Extended Observer for Linear Systems with Polynomial Overparameterization
针对受有界扰动的线性时不变过参数化系统，提出一种指数稳定的扩展自适应观测器，能重构物理状态、确保误差收敛、用代数方程估计状态并重构外部扰动。
2024-02-13 cs.SY eess.SY
Stochastic Observer for SLAM on the Lie Group
Thompson Rivers University（汤普森河大学）
提出了一种基于角速度、平移速度和特征量的鲁棒非线性随机观测器。建议的观察员提出的李群$\mathbb{SLAM}_{n}\left(3\right)$模仿真正的随机SLAM动力学。所提出的方法认为，速度测量附加一个未知的偏差和一个未知的高斯噪声。所提出的SLAM观测器保证了闭环误差信号是半全局一致最终有界的。仿真结果表明，所提出的方法的效率和鲁棒性，揭示其定位未知车辆的能力，以及映射未知环境的测量从低成本的单位。
2021-09-13 cs.RO cs.SY eess.SY
Observing the state of networks with directed higher-order interactions
University of Naples Federico II（那不勒斯费德里科二世大学）；Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（北京航空航天大学杭州国际创新学院）；North University of China（中北大学）；CNR—Institute of Complex Systems（意大利国家研究委员会复杂系统研究所）
本文提出一种算法观测器设计方法，同时选择测量节点和观测器增益，用于重构非线性动力系统网络在有向高阶相互作用下的状态。
2026-05-11 cs.SY eess.SY
Observer-Based Data-Driven Consensus Control for Nonlinear Multi-Agent Systems against DoS and FDI attacks
本文针对同时存在 FDI 和 DoS 攻击的非线性多智能体系统，提出一种由抗攻击观测器组构成的数据驱动一致性控制框架，可估计攻击与扰动并进行 DoS 补偿，数值实验表明其抗攻击性能显著优于现有数据驱动方法。
2025-01-01 cs.SY eess.SY
Stability-Certified Koopman Observer Design for Nonlinear Systems via Generalized Persidskii Dynamics
College of Engineering and Physical Sciences, Khalifa University（卡利亚法大学工程与物理科学学院）
本文提出基于广义Persidskii系统的Koopman观测器设计方法，通过线性矩阵不等式认证观测误差的输入到状态稳定性，实验证明其在估计精度和鲁棒性上优于扩展卡尔曼滤波和线性Koopman观测器。
2026-05-08 cs.SY eess.SY
Adaptive Observer for a Class of Systems with Switched Unknown Parameters Using DREM
本文针对一类具有切换未知参数的非线性系统，提出了一种自适应观测器，使其能同时估计系统的状态和参数。主要的挑战在于如何消除切换对参数估计造成的零输入响应的干扰影响。这些响应依赖于开关时刻（SASI）的未知状态，并对参数估计构成附加干扰，从而阻碍参数收敛到零。我们的解决方案是将零输入响应视为激励而不是干扰。这是通过首先用SASI增强系统参数，然后使用\textit{dynamic regression extension and mixing}（DREM）技术开发用于增强参数的估计器来实现的。由于其逐单元参数自适应的特性，系统参数估计与SASI解耦。其结果是，系统状态和参数的估计误差渐近收敛到零。此外，所提出的自适应观测器的鲁棒性是有保证的干扰和噪声的存在。数值算例验证了该方法的有效性。
2022-03-30 cs.SY eess.SY
Sparse Sensing and Optimal Precision: An Integrated Framework for $\mathcal{H}_2/\mathcal{H}_{\infty}$ Optimal Observer Design
在本文中，我们同时确定最佳的传感器精度和观测器增益，达到指定的精度在状态估计。随着未知的观测器增益，配方参数化的外生输入，对应于传感器噪声的缩放。该缩放的倒数被定义为传感器精度，并且稀疏性通过最小化精度向量的$l_1$范数来实现。在保证状态估计的指定精度的约束下执行优化，状态估计是根据误差动态的$\mathcal{H}_2$或$\mathcal{H}_{\infty}$范数定义的。本文给出的结果被应用于F-16飞机的线性化纵向模型。
2020-06-20 cs.SY eess.SY math.OC
Online Simultaneous State and Parameter Estimation for Second-order Nonlinear Systems
针对含不确定动力学的二阶非线性时不变系统，提出基于并发学习的自适应观测器，实现在线同时状态与参数估计，并证明误差一致最终有界且仅需有限时间激励。
2024-12-04 cs.SY eess.SY
Distributed consensus-based observer design for target state estimation with bearing measurements
INESC INOV -- Lab（葡萄牙信息与控制研究所创新实验室）
针对任意阶积分器链建模的目标，提出一种分布式一致性观测器，利用方位测量和通信网络实现目标跟踪，并给出指数稳定性条件。
2026-05-22 cs.SY eess.SY
Nonlinear Observers Design for Vision-Aided Inertial Navigation Systems
Western University（西安大略大学）；University of Quebec in Outaouais（魁北克大学乌塔韦校区）；Lakehead University（湖首大学）
本文研究了视觉辅助惯性导航系统中姿态、位置和线速度的同时估计问题。我们提出了一个非线性观测器$SO(3)\times \mathbb{R}^{15}$依赖于身体框架的加速度，角速度和（立体或单目）轴承测量的一些地标是恒定的，在惯性系中已知的。与现有的局部卡尔曼型观测器不同，我们提出的非线性观测器保证几乎全局渐近稳定性和局部指数稳定性。对该系统的一致可观性进行了详细的分析，并给出了其一致可观性的充分条件。此外，一个混合版本的建议观察者提供处理的间歇性测量在实际应用中。仿真和实验结果表明了所提出的状态观测器的有效性。
2021-06-01 cs.RO cs.SY eess.SY
Estimating the Faults/Attacks using a Fast Adaptive Unknown Input Observer: An Enhanced LMI Approach
针对受传感器与执行器故障影响的 Lipschitz 非线性系统，提出基于增强 LMI 条件的 FAUIO，实现故障与状态同时估计，并扩展至扰动场景。
2023-12-08 cs.SY eess.SY
Symmetries in observer design: review of some recent results and applications to EKF-based SLAM
Mines ParisTech（巴黎高等矿业学校）
本文综述了保持对称性的观测器理论及其近期进展，并将其应用于基于扩展卡尔曼滤波的同步定位与地图构建（EKF SLAM），提出了一种具有收敛性的新对称性保持扩展卡尔曼滤波器，并证明了特定增益选择可确保全局指数收敛。
2011-05-11 cs.RO cs.SY eess.SY
Extended Dynamics Observer for Linear Systems with Disturbance
这是四个系列论文的最后一部分，针对信号输入信号输出（SISO）线性有限维系统的一般输入干扰破坏的稳定性。提出了一种新的观测器，称为扩展动态观测器（EDO），同时估计状态和干扰。EDO的工作机制包括两个部分：已知动态的扰动被其动态完全抵消，未知动态的扰动被高增益吸收。研究发现，只要具有未知输入扰动的控制对象可观测，高增益总是有效的，这是观测器设计的唯一假设。当扰动动力学除有界性外完全未知时，EDO被简化为扩展状态观测器或高增益观测器的扩展。所开发的方法的主要优点是，控制对象和干扰的先验信息可以尽可能多地利用。我们拥有的先验信息越多，观测器的性能就越好。基于估计/消除策略的精神，还开发了基于EDO的稳定输出反馈。所得到的闭环系统的稳定性的建立和一些理论结果进行了验证，通过数值模拟。
2020-11-12 cs.SY eess.SY math.OC
Nonlinear Filter for Simultaneous Localization and Mapping on a Matrix Lie Group using IMU and Feature Measurements
Thompson Rivers University（汤普森河大学）；The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
同时定位与地图构建（SLAM）是一种同时估计车辆相对于参考系的姿态和特征位置的过程。本文提出了一种计算成本低的几何非线性SLAM滤波器算法，构造成模仿真正的SLAM问题的非线性运动动力学上的矩阵李群的$\mathbb{SLAM}_{n}\left(3\right)$。流形上的非线性滤波器是以连续形式提出的，它利用了从群速度矢量，特征测量和惯性测量单元（IMU）获得的可用测量。所提出的估计器成功地处理了速度测量的未知偏差。仿真结果表明，所提出的滤波器的鲁棒性在离散形式证明其效用的六度的自由度（6 DoF）的姿态估计以及在三维（3D）空间中的特征估计。此外，四元数表示的非线性滤波器的SLAM。保留字：同时定位与地图构建，SLAM的非线性观测器算法，惯性测量组合，惯性视觉系统，位姿，位置，姿态，地标，估计，IMU，SE（3），SO（3），无人机，刚体，噪声，SLAM的非线性观测器，高斯滤波，卡尔曼滤波，导航。
2022-03-16 cs.RO cs.SY eess.SY
Simultaneous State and Unknown Input Estimation for Continuous-discrete Stochastic Systems
本文研究连续-离散随机系统的状态和未知输入同时估计问题。两种类型的方法（有和没有建模的未知输入），可以解决这个问题进行了研究。提出了一种新的连续递归四步卡尔曼滤波器，并建立了其渐近稳定性条件。提出了一种新的一步未知输入卡尔曼滤波器，当未知输入数等于测量数时，该滤波器具有稳定性。统一了未知输入卡尔曼滤波器和观测器的设计。此外，一个自适应增广卡尔曼滤波器，它需要建模的未知输入的介绍。分析比较了递归四步卡尔曼滤波器和自适应增广卡尔曼滤波器的估计误差协方差。最后，仿真结果表明了所提出的方法的有效性。
2020-05-11 cs.SY eess.SY
Nonlinear State Estimation for Inertial Navigation Systems With Intermittent Measurements
Western University（韦仕敦大学）；Lakehead University（湖首大学）
研究了三维空间中航行器的姿态、位置和线速度的同时估计问题。我们提出了两种类型的混合非线性观测器，使用连续的角速度和线加速度测量以及间歇性地标位置测量。第一种类型依赖于基于无限维优化的固定增益设计方法，而第二种类型依赖于基于连续-离散Riccati方程的可变增益设计方法。对于每一种情况下，我们提供了两个不同的观察者和没有估计的重力矢量。所提出的观察员被证明是指数稳定的一个大的吸引区域。仿真和实验结果表明，所提出的观测器的性能。
2020-07-20 cs.RO cs.SY eess.SY
Robust H_infinity Filter Design for Lipschitz Nonlinear Systems via Multiobjective Optimization
University of Alberta（阿尔伯塔大学）；Maplesoft（Maplesoft公司）
提出一种基于LMI优化的H_infinity观测器设计方法，同时优化可容许Lipschitz常数和干扰衰减水平，保证指数收敛和对非线性不确定性的鲁棒性。
2010-10-04 cs.SY eess.SY math.OC
