最优线性估计器（OLE）专为具有随机性的网络控制系统（NCS）设计不确定性，多个传感器和多个丢包率。 从传感器到估算器（SE）和从控制器到执行器（CA）都应考虑在内。 一群互相服从伯努利分布的不相关随机变量用于描述现象来自不同S–E通道的多个数据包丢失情况。 状态和产出的随机不确定性矩阵由白色乘法噪声表示。 取决于丢包率的OLE是通过正交投影方法（OPA）以最小均方（LMS）表示通用且有用的工具，可以从LMS的角度获得最佳线性估计量。 他们由三个解决递归方程，包括一个Riccati方程，一个Ly

最优线性估计器（OLE）专为具有随机性的网络控制系统（NCS）设计不确定性，多个传感器和多个丢包率。 从传感器到估算器（SE）和从控制器到执行器（CA）都应考虑在内。 一群互相服从伯努利分布的不相关随机变量用于描述现象来自不同S–E通道的多个数据包丢失情况。 状态和产出的随机不确定性矩阵由白色乘法噪声表示。 取决于丢包率的OLE是通过正交投影方法（OPA）以最小均方（LMS）表示通用且有用的工具，可以从LMS的角度获得最佳线性估计量。 他们由三个解决递归方程，包括一个Riccati方程，一个Ly