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我院研究成果在控制领域顶级国际期刊以长文形式发表

发布日期:2015年04月27日
  近日,我校自动化学院史大威副研究员在事件驱动状态估计方向上的研究成果《On Set-Valued Kalman Filtering and Its Application to Event-Based State Estimation》在控制领域国际顶级期刊IEEE Transactions on Automatic Control上以长文形式发表。
  该项研究提出了以值集滤波理论讨论事件驱动估计器设计问题的思想,分析了多传感器测量信息下集值滤波器及其近似实现的性质,包括同一时刻传感器数据融合序列对滤波器估计性能的影响、估计均值集合尺度的渐进特性及引入额外集值测量传感器提高滤波性能的可能性。通过将事件驱动条件中的隐含信息建模为集值测量信息,得到了一种与经典卡尔曼滤波器具有相同计算复杂度的事件驱动估计器,并证明了该估计器的估计输出与经典的时间驱动(Time-driven)卡尔曼滤波器的估计值距离有界的特性。
  
  该项成果为史大威副研究员与加拿大阿尔伯塔大学Tongwen Chen教授和香港科技大学Ling Shi教授的合作研究工作。
作者简介:  

  史大威,1986年出生,2008年于北京理工大学获得工学学士学位,2008年9月起在北京理工大学自动化学院攻读博士学位(本直博),2010年获得“国家建设高水平大学公派研究生项目”资助,并于2014年11月获得加拿大阿尔伯塔大学博士学位。2014年12月起在北京理工大学自动化学院工作,受聘副研究员。主要研究领域包括事件驱动状态估计与信息融合,模型预测控制参数整定和复杂系统报警机制优化设计,现已在Automatica, IEEE Transactions on AutomaticControl,Systems & Control Letters, CDC, ACC等期刊及会议上发表文章10余篇,并以第一申请人申请美国专利1项。2009年获得IEEE International Conference on Automation andLogistics Best Student Paper Award。任Automatica,IEEE Transactions on Automatic Control, Systems & Control Letters等控制领域国际期刊及CDC,ACC,IFAC World Congress等国际会议审稿人。

  
 
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