本发明属于网络控制领域，涉及一种具有异步编码解码机制的非线性网络化系统的状态估计方法、系统及存储介质。
背景技术：
1、网络化系统使用户能够通过无线通信网络进行远程数据传输和交互操作，大大降低了网络成本、布线复杂性和维护难度。近年来，网络化系统的状态问题得到了广泛的研究，并提出了大量的估计算法。另一方面，随着数字通信的快速发展，无线通信网络由于可操作性强和功耗低等优点得到了广泛的应用。尽管无线通信网络有一些优点，但仍存在一些局限性，其中最重要的两个是有限的网络带宽和日益严重的网络安全问题。为了同时提高带宽利用率和传输安全性，编码解码机制受到了越来越多的关注。编码解码机制主要由编码器(量化器)和解码器两部分组成。测量输出首先在编码器的作用下产生特殊的码字随后通过无线通信网络传输给解码器，最后，将解码后的输出发送到估计器中进行状态估计。很明显，只有编译的码字通过无线通信网络传输，编码解码机制在数据压缩和通信安全方面具有广阔的应用前景独特的优势。
2、由于编码解码机制的引入，将不可避免地会出现量化误差。另一方面，硬件设备的限制导致编码过程和解码过程都需要一定的时间，这意味着编码解码过程中存在一定的延迟。忽略量化误差和编解码各自所需要的时间，可能会降低状态估计器的估计精度甚至导致系统发散。因此，亟需一种具有异步编码解码机制的非线性网络化系统的状态估计方法以解决编码解码机制出现的量化误差及延迟问题。
技术实现思路
1、本发明为解决的技术问题是：
2、现有方法忽略编码解码机制的量化误差及过程中存在的延迟，影响状态估计器的估计精度。
3、本发明为解决上述技术问题所采用的技术方案：
4、本发明提供了一种基于异步编码解码机制的非线性网络化系统的状态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
5、步骤一、建立含有异步编码解码机制的具有方差约束的非线性网络化系统动态模型；
6、步骤二、设置状态估计初始值和协方差矩阵初始值；
7、步骤三、在j+1时刻输入j时刻的状态估计值和估计误差协方差矩阵上界θj|j，生成2nx+1个sigma点，其中nx为状态向量的维数；
8、步骤四、根据步骤三生成的sigma点，计算非线性函数的数值雅可比矩阵，将非线性网络化系统近似为线性化系统；
9、步骤五、在异步编码解码机制下，计算量化误差统计特性，对误差进行消除；构建基于编码解码的递推估计器，计算j+1时刻的估计值和估计误差协方差上界矩阵，求解出估计器增益矩阵，实现异步编码解码机制的具有方差约束的非线性网络化系统状态估计；
10、步骤六、判断j+1值是否超过总时长n，若未超过则在下一时刻执行步骤三至步骤五，反之结束。
11、进一步地，步骤一中所述含有异步编码解码机制的具有方差约束的非线性网络化系统动态模型，其状态空间形式为：
12、
13、式中，表示网络化系统j时刻下的状态向量，和p0|0表示状态初始值和初始方差，为系统的测量输出，wj和vj分别是具有零均值和方差rj>0和qj>0的高斯噪声，h(·)为非线性函数，和为是已知适维矩阵。
14、进一步地，步骤一中所述含有异步编码解码机制的具有方差约束的非线性网络化系统动态模型，定义编码器为：
15、
16、其中sj为j时刻下需要通过无线通信网络发送到解码器的码字，d>0为编码所需要的时间，q(·)是一个均匀量化器，ηj为放缩函数；
17、量化水平为2l+1量化器q(·)的形式为：
18、
19、其中ζ为量化区间；根据q(·)的定义，得到：
20、
21、其中为量化误差；
22、解码器定义为：
23、
24、其中yj为远端状态估计器收到的解码输出，正整数τ代表解码所需时间。
25、进一步地，所述步骤三中，在非线性网络化系统的非线性函数中，通过状态估计及其估计误差协方差的上界θj|j选择sigma点即：
26、
27、式中是的第j列，κ为一个确定sigma点传播的标量；nx为状态向量的维数，m＝2nx+1；
28、sigma点通过非线性函数映射为：
29、
30、进一步地，步骤四包括如下过程：
31、根据步骤三生成的sigma点，计算非线性函数的数值雅可比矩阵，引入加权最小二乘算法计算最优线性化矩阵：
32、
33、其中，
34、
35、为的第i行；其中，diag{…}表示对角矩阵；
36、根据的定义，移除hj矩阵的最后一列得到降维线性矩阵：
37、
38、其中为非线性函数的数值雅可比矩阵，将非线性网络化系统近似为线性化系统：
39、
40、进一步地，步骤五中量化误差dj统计特性的计算方法为：
41、
42、其中
43、
44、
45、
46、
47、
48、
49、
50、
51、
52、
53、
54、其中tr{·}代表矩阵的迹，e{·}代表期望，o(zi,j-ε)和o(zi,j-ε)分别为zi,j-ε的概率密度函数和累计分布函数，是的第i个分量，qi,j-ε为qj-ε的第i个对角元素。
55、进一步地，步骤五中构建基于异步编码解码的递推估计器为:
56、
57、其中和分别为j时刻下状态xj的一步预测值和估计值，代表编码解码过程需要的总时间，为估计器增益。
58、进一步地，估计器增益矩阵的求解过程为：
59、定义预测误差和估计误差分别为：
60、
61、
62、给定正标量α1,α2,α3,α4,α5,α6和α7，满足初始条件的两个递推方程矩阵的解θj+1|j+1：
63、
64、
65、其中
66、δ1＝1+α1+α2+α3,δ3＝1+α6,
67、
68、为估计误差协方差矩阵的上界；
69、进一步地，通过公式(17)可得：
70、
71、为使估计误差协方差矩阵的上界最小，根据(18)式的结果，构建估计增益为：
72、
73、其中时，可以使估计误差协方差矩阵上界的迹最小，其中i表示单位矩阵。
74、一种基于异步编码解码机制的非线性网络化系统的状态估计系统，该系统具有与上述技术方案任一项技术方案的步骤对应的程序模块，运行时执行上述的基于异步编码解码机制的非线性网络化系统的状态估计方法中的步骤。
75、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序配置为由处理器调用时实现上述技术方案任一项所述的基于编码解码机制的非线性网络化系统的状态估计方法中的步骤。
76、相较于现有技术，本发明的有益效果是：
77、本发明提出一种基于异步编码解码机制的非线性网络化系统的状态估计方法、系统及存储介质，引入线性拟合算法对非线性函数进行线性化近似，运用编码解码机制对测量数据进行加密和压缩，同时考虑了编码解码过程中出现的延迟问题，并精确计算了由编码解码机制所引起的量化误差的方差特性。构造的递推型状态估计器能够保证估计误差协方差最小的性能指标。在本发明的估计方法能够更反映编码解码机制实际的工作方式，并且估计精度更高，该分析方法方便求解，易于实现。
1.一种基于异步编码解码机制的非线性网络化系统的状态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于异步编码解码机制的非线性网络化系统的状态估计方法，其特征在于，步骤一中所述含有异步编码解码机制的具有方差约束的非线性网络化系统动态模型，其状态空间形式为：
3.根据权利要求2所述的基于异步编码解码机制的非线性网络化系统的状态估计方法，其特征在于，步骤一中所述含有异步编码解码机制的具有方差约束的非线性网络化系统动态模型，定义编码器为：
4.根据权利要求1所述的基于异步编码解码机制的非线性网络化系统的状态估计方法，其特征在于，所述步骤三中，在非线性网络化系统的非线性函数中，通过状态估计及其估计误差协方差的上界θj|j选择sigma点即：
5.根据权利要求1所述的基于异步编码解码机制的非线性网络化系统的状态估计方法，其特征在于，步骤四包括如下过程：
6.根据权利要求1所述的基于异步编码解码机制的非线性网络化系统的状态估计方法，其特征在于，步骤五中量化误差dj统计特性的计算方法为：
7.根据权利要求6所述的基于异步编码解码机制的非线性网络化系统的状态估计方法，其特征在于，步骤五中构建基于编码解码的递推估计器为:
8.根据权利要求7所述的基于异步编码解码机制的非线性网络化系统的状态估计方法，其特征在于，估计器增益矩阵的求解过程为：
9.一种基于异步编码解码机制的非线性网络化系统的状态估计系统，其特征在于，该系统具有与上述权利要求1～8任一项权利要求的步骤对应的程序模块，运行时执行上述的基于异步编码解码机制的非线性网络化系统的状态估计方法中的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序配置为由处理器调用时实现权利要求1～8中任一项所述的基于异步编码解码机制的非线性网络化系统的状态估计方法中的步骤。
