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龙图腾网获悉辽宁石油化工大学申请的专利一种传感器噪声协方差未知控制的最优选择方法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：CN115469554B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202211373258.7，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种传感器噪声协方差未知控制的最优选择方法是由李金娜;王心如设计研发完成，并于2022-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种传感器噪声协方差未知控制的最优选择方法在说明书摘要公布了：一种传感器噪声协方差未知控制的最优选择方法，涉及一种传感器的选择方法，所述方法包括依据状态测量值设计线性二次型状态反馈控制器，并建立传感器噪声协方差未知的最优传感器选择问题模型；分析传感器噪声对系统性能的影响；传感器噪声协方差未知的最优传感器选择问题转化；提出基于强化学习的最优传感器选择与未知传感器噪声协方差估计算法。本发明提出一种结合线性二次型控制和强化学习的技术，在传感器噪声协方差未知的情况下，找到使得线性二次型反馈控制期望性能最小的传感器并估计未知的噪声协方差，解决传感器噪声协方差未知的最优传感器选择。

本发明授权一种传感器噪声协方差未知控制的最优选择方法在权利要求书中公布了：1.一种传感器噪声协方差未知控制的最优选择方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1、依据状态测量值设计线性二次型状态反馈控制器，并建立传感器噪声协方差未知的最优传感器选择问题模型； 步骤2、分析传感器噪声对系统性能的影响； 步骤3、传感器噪声协方差未知的最优传感器选择问题转化； 步骤4、提出基于强化学习的最优传感器选择与未知传感器噪声协方差估计算法，包括以下步骤： 步骤4.1、未知传感器噪声协方差估计； 传感器si的噪声协方差标量通过如下公式计算： 其中期望性能指标J是未知的； 对14进行转化： 即用期望奖励qsi代替期望性能J； 期望奖励利用已有的奖励进行估计，如下结果体现了估计值与期望奖励的关系： 当选择次数趋于无穷大时，估计值是等价于期望值的； 当n→∞时，有如下结果： 因此，利用已有的估计值根据17估计噪声的协方差； 步骤4.2、算法设计： 1给定系统参数矩阵，置信水平，初始状态x0的均值μ0和协方差φ0；设定终端时刻kf和初始估计值Q0； 2利用公式14选择传感器，并计算奖励值Rt； 3对于被选中的传感器，利用公式估计当前动作值； 4如果选择次数t＞m，则结束选择过程，否则返回步骤2； 5结束选择后，首先计算P0和Sk，并利用得到的根据公式17计算所有传感器噪声协方差标量的估计值。

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