混合
-最优状态估计的目标是设计一个观测器,使从
到
的闭环传递矩阵的
范数最小化,同时确保从
到
的闭环传递矩阵的
范数低于指定范围。
考虑具有状态空间实现的连续时间广义工厂 

假设
是可检测的。
作为输入所需的矩阵是
.
观察器增益 L 的设计旨在最小化闭环传递矩阵
的
范数,该矩阵从外源输入
到性能输出
,同时确保闭环传递矩阵
从外源输入
到性能输出
的
范数小于
,其中

被最小化。观察器的形式将为

需要设计,其中
是观察器增益。
混合的
-最优观测器增益通过求解
和
来合成,它们使
最小化,受制于
,

混合的
- 最优观测器增益可以通过
恢复,
范数
小于
,
范数 T(s) 小于
.
设计
- 最优观测器的 MATLAB 代码链接
代码
最优观测器