赵立英，窦立亚

(北京科技大学 数理学院，北京，100083)

滤波已经成为控制和信号处理过程的关键问题。对于一个给定的带有测量误差的系统，滤波用来估计无法测得的状态变量[1-2]。滤波系统通过网络传输信号被称为基于网络的滤波系统。基于网络的系统有很多优点，例如成本低，易于安装维护，可实现远程操作和控制，灵活性高等，受到了广泛的关注[3-4]。然而，传输网络通常是不可靠的，会出现数据包丢失和网络诱导时滞等现象，这将明显降低系统的性能，所以，需研究更准确地建模以及进行量化估计[5-8]。近年来，基于网络系统的滤波问题已取得一些研究成果，大部分成果是通过Kalman 滤波方法得到的。Kalman 滤波方法是目前处理状态估计问题应用最广泛、有效的方法，但它要求系统模型是精确的，并且外部噪声的统计信息准确已知，这些假设在实际应用中不易达到。H∞滤波不要求精确的外部扰动信息，并能保证一定的噪声衰减率及对噪声的鲁棒性，对网络控制系统的H∞滤波问题的研究逐渐出现[9-17]。对带有时滞、丢包和模型不确定性的连续网络控制系统，Yang 等[5]给出了其H∞滤波器设计过程。Yue 等[10]研究了带有多重随机丢包的离散网络控制系统的H∞滤波问题，滤波误差系统被描述成一个离散的马尔可夫系统。本文作者研究的网络控制系统是带有非线性项的离散非线性网络控制系统。在网络控制系统中，由于信号在网络中传输可能发生数据拥堵现象，网……