这篇文章主要讨论的是如何为一类存在测量丢失情况的离散时间系统设计最优H∞融合控制器。文章基于Lyapunov理论和线性矩阵不等式技术，分别设计了集中式和分布式融合控制器，以确保在所有可能的测量丢失情况下，闭环系统在均方意义上渐近稳定，并满足规定的H∞性能约束。
我们来理解文章中的一些关键概念。
1. H∞控制理论：H∞控制理论是一种在现代控制理论中的重要方法，它是鲁棒控制理论的一个分支。它的基本思想是通过最小化闭环传递函数的最大奇异值来确保系统鲁棒稳定性和性能。在存在外部干扰和模型不确定性的系统中，H∞控制理论能够提供一种优化控制策略，使得系统在受到外部干扰时仍能保持良好的性能。
2. 融合控制：融合控制通常用于多传感器信息融合系统中，它指的是将多个传感器采集的数据进行有效整合，以获得比单个传感器更准确、更全面的信息。在多传感器系统中，融合控制的目的是提高信息处理的精度和可靠性。
3. 离散时间系统：离散时间系统是指系统状态的变化是在离散的时间点上发生的。与连续时间系统相对，它在每个采样时刻对输入信号进行处理和响应。在计算机控制的系统中，离散时间系统比较常见。
4. 测量丢失：测量丢失是指在系统运行过程中，由于传感器故障、信号传输干扰等原因，导致测量值无法获得的情况。这会使得系统对真实状态的估计产生偏差，因此需要有效的控制策略来处理这种情况。
***apunov理论：Lyapunov理论主要用于分析动态系统的稳定性和稳定性条件，它是一种研究非线性系统的数学工具。在控制理论中，Lyapunov理论被用来构造系统稳定的控制器，是设计控制器时重要的理论基础。
6. 线性矩阵不等式（LMI）技术：LMI是控制理论和应用数学中的一种技术，它是用矩阵不等式来描述系统的不确定性和约束。在优化控制器设计时，LMI技术可以转化为凸优化问题，便于利用数值方法求解。
文章的内容具体如下：
在这项研究中，针对一类具有测量丢失特性的离散时间系统，研究了多传感器最优H∞融合控制器的设计问题。由于实际系统中常常存在传感器故障、信号处理错误或传输丢失等问题，因此研究对于测量丢失的处理尤为重要。
研究者们利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式技术，设计了集中式和分布式两种形式的融合控制器。集中式融合控制器是将所有传感器的信息汇总到一起后，进行统一处理；分布式融合控制器则是各个传感器分别处理自己采集的信息，然后通过一定的方式进行信息交换和整合。这两种设计方法各有优缺点，可以根据实际应用场景和需求来选择。
文章中提到的H∞控制策略能够处理外部干扰具有有界能量的情况，而不依赖于过程和测量噪声的统计特性，这为实际应用中常常出现的噪声统计信息未知的情况提供了可行的解决方案。
通过仿真示例，文章展示了设计多传感器系统融合控制器的具体过程，以及如何验证设计的控制器能够满足规定的性能指标。在仿真中，研究者能够通过改变传感器的测量丢失概率、外部干扰的大小等因素，观察控制器的性能，并进行调整优化。
文章强调了多传感器信息融合在现代C3I系统（指挥、控制、通信和情报系统）、各种武器平台以及工业、交通、金融等民用领域的重要性和应用前景。同时，文章也指出了目前基于Kalman滤波的多传感器信息融合方法的局限性，并解释了H∞滤波如何作为一种有效的替代方法来处理状态估计问题，尤其是在处理非高斯噪声以及噪声统计信息未知的情况下的优势。
总体来看，这篇文章在理论和实际应用上都具有重要的价值，为解决实际中经常遇到的测量丢失问题提供了一种有效的控制策略，并为未来的研究提供了基础和启示。
