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龙图腾网获悉东北石油大学申请的专利一种基于神经网络和不完全观测下非线性系统的远程状态估计方法、系统及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118784113B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410760435.X，技术领域涉及：H04B17/391；该发明授权一种基于神经网络和不完全观测下非线性系统的远程状态估计方法、系统及存储介质是由申雨轩;鲁飞飞;董宏丽;孙晶;杨帆;汪涵博设计研发完成，并于2024-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络和不完全观测下非线性系统的远程状态估计方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于神经网络和不完全观测下非线性系统的远程状态估计方法、系统及存储介质，属于网络控制领域，为解决现有方法忽略线性化带来的误差以及信号衰弱、测量野值等影响状态估计器的估计精度的问题。本发明在传感器和估计器之间设置放大‑转发中继器对信号进行放大转发；并对转发后的信号采用野值剔除算法对信号中野值进行剔除；引入神经网络逼近系统中非线性部分；输入前一时刻的状态估计值、权值估计值、状态估计误差协方差矩阵上界、权值估计误差协方差矩阵上界、状态协方差矩阵上界和测量协方差矩阵上界；构建基于神经网络的递推估计器，并构建神经网络的权值的更新模型；实现基于神经网络的非线性系统的远程状态估计。

本发明授权一种基于神经网络和不完全观测下非线性系统的远程状态估计方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络和不完全观测下的非线性系统的远程状态估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、建立远距离传输的非线性系统动态数学模型； 步骤二、设置状态及状态估计的初始值、状态协方差矩阵及状态估计协方差矩阵初始值、测量初始值和测量协方差矩阵初始值； 步骤三、在传感器和估计器之间设置放大系数及通道噪声都已知的放大-转发中继器对信号进行放大转发；并对转发后的信号采用野值剔除算法对信号中野值进行剔除； 步骤四、引入神经网络逼近系统中非线性部分，设置权值估计初始值和权值估计协方差矩阵初始值； 步骤五、在k+1时刻输入k时刻的状态估计值权值估计值状态估计误差协方差矩阵上界∑k、权值估计误差协方差矩阵上界Γk、状态协方差矩阵上界Ωk和测量协方差矩阵上界γk； 步骤六、构建基于神经网络的递推估计器，并构建神经网络的权值的更新模型；计算k+1时刻的状态估计值、权重估计值、状态估计误差协方差上界矩阵和权重估计误差协方差上界矩阵，求解出神经网络的调优参数和估计器的增益矩阵，实现基于神经网络的非线性系统的远程状态估计； 步骤七、判断k+1值是否超过总时长N，若未超过则在下一时刻执行步骤五和步骤六的操作，反之结束； 步骤三中所述采用野值剔除算法对信号中野值进行剔除包括如下过程： 定义一个期望的邻居距离ξk为： 其中，δkl为取值满足的接近系数，s是滑动窗口的长度，yk为实际传输给估计器的值； 根据期望的邻居距离定义出期望区域的上下界，如下： 其中为期望区域上界的值，为期望区域下界的值，则k时刻测量值期望区域Dk为λd为决定野值检测条件灵敏度的系数，σd，k是||yk+1-yk||的标准差，l＝{k-N，k-N+1，...，k-2}； 定义一个期望的邻居方向向量为： 其中，m＝1，2…n； 测量时刻k≥NN≥0的可以写成： 对于yk中的第n个元素，的上界和下界分别定义为： 其中，为期望方向向量区域上界的值，为期望方向向量区域下界的值，则k时刻测量值期望方向向量区域为 是决定离群值检测条件灵敏度的系数，表示的标准差； 首先，计算k时刻dk＝||yk-yk-1||；若dk∈Dk，则表示yk为正常值，直接输出yk；反之，则表示yk中有野值分量，需要进一步对yk的各分量进行检测处理；其次，计算k时刻各个分量的若则表示为正常分量，直接输出反之，则表示为野值分量，输出 设表示估计器收到的实际测量值，其中表示从传感器m实际接收的测量值，可以得到： 为便于运算，定义变量为： 根据式5-9，得到估计器收到的实际测量值 其中 步骤六中构建的基于神经网络的递推估计器为： 其中，Ak，Ck为已知适维矩阵，Kk为待设计的估计器的增益，a0为放大因子，h1为传输功率，h2为传输功率，B1为传感器-中继器通道的信道系数的对角线矩阵，B2为描述中继器-估计器通道的信道系数的对角矩阵，σxk为神经网络的激活函数； 定义代价函数为： 其中 根据代价函数构建神经网络权重的更新模型为： 其中为神经网络的调优参数。

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