Filtering of discrete-time Markov jump linear systems Markov jump linear systems

Esta dissertação tem par principal objetivo o estudo do problema de projeto de filtros H2 e Hoo de sistemas lineares discretos com parâmetros sujeitos a saltos markovianos. Inicialmente, sob a hipótese de que o parâmetro da cadeia de Markov é mensurável, fornecemos a caracterização de todos os filtros tais que o erro de estimação é limitado por uma norma, produzindo a solução completa do problema de projeto dependente do modo da cadeia. Baseado neste resultado, consideramos o projeto do filtro robusto capaz de lidar com incertezas paramétricas. Em seguida, propomos um procedimento de projeto de filtros sem o conhecimento da cadeia. Todos os problemas de filtragem são expressos em termos de desigualdades matriciais lineares. Os resultados teóricos são ilustrados através de uma aplicação prática que consiste na comunicação de dados através de um canal markoviano.This thesis addresses the H2 and Hoo filtering design problem of discrete-time Markov jump linear systems. First, under the assumption that the Markov parameter is measurable, we provide the characterization of all filters such that the estimation errar remains bounded by a given narm leveI, yielding the complete solution of the mode-dependent filtering design problem. Based on this result, a robust filter design to deal with convex bounded parameter uncertainty is considered. In the sequeI, a design procedure for modeindependent filtering design is proposed. All filters are designed by solving linear matrix inequalities. The theory is illustrated by means of a practical example, consisting the data communication through a markovian channel