报告内容摘要

In this talk, we will discuss the recursive filtering problem for nonlinear stochastic systems with randomly occurring incomplete information. We will address the quantized filtering problem, the extended Kalman filtering problem, the recursive filtering problem with random parameter matrices, the gain-constrained recursive filtering problem and the probability-guaranteed filtering problems. The incomplete information includes multiple missing measurements, fading measurements, quantization effects, probabilistic sensor delays, sensor saturations, etc. Both the theoretical research and engineering applications will be discussed, and a series of recently published results will be reported.

报告人简介

王子栋博士现任英国布鲁奈尔大学信息计算与数学学院终身教授。王子栋教授于1996年获得德国洪堡基金，1998年获得日本科学促进会基金，2002年获得香港大学威廉蒙基金。多年来从事控制理论（随机控制，鲁棒控制，非线性控制，模型简化）、信号处理、生物信息学方面的研究，在SCI刊物上发表国际论文二百余篇。现任或曾任十二种国际刊物的主编、副编辑或编委，包括IEEE自动控制汇刊副编缉；IEEE控制系统技术汇刊副编缉；IEEE神经网络汇刊副编缉； IEEE系统、人、与控制汇刊副编缉；IEEE信号处理汇刊副编缉等。曾任东华大学讲座教授（2008-2010）。现为IEEE Fellow，英国皇家统计学会理事，旅英华人自动化及计算机协会主席，清华大学教授（短期计划）。