Recursive state estimation for nonlinear coupling complex networks with time-varying topology and round-robin protocol

估计员 非线性系统 拓扑(电路) 计算机科学 伯努利原理 控制理论(社会学) 数学 高斯分布 网络拓扑 联轴节(管道) 国家(计算机科学) 数学优化 算法 应用数学 统计 工程类 航空航天工程 物理 人工智能 组合数学 操作系统 机械工程 量子力学 控制(管理)
作者
Chaoqing Jia,Jun Hu,Bing Li,Hongjian Liu,Zhihui Wu
出处
期刊:Journal of The Franklin Institute-engineering and Applied Mathematics [Elsevier]
卷期号:359 (11): 5575-5595 被引量:7
标识
DOI:10.1016/j.jfranklin.2022.05.009
摘要

This paper is devoted to solving the recursive state estimation (RSE) issue for a class of complex networks (CNs) with Round-Robin (RR) protocol and switching nonlinearities (SNs). A random variable obeying the Bernoulli distribution with known statistical properties is introduced to describe the switching phenomenon between two nonlinear functions. A Gaussian noise and time-varying outer coupling strength are adopted to show the changeable network topology (CNT). The RR protocol is applied to regulate signal transmissions, which determines that the element in measurement output has access to the communication networks at each step. The purpose of this paper is to construct a recursive state estimator such that, for all SNs, time-varying topology and RR protocol, the expected state estimation performance is guaranteed. Specifically, based on two recursive matrix equations, the covariance upper bound (CUB) of state estimation error is obtained firstly and then minimized via designing estimator gain in a proper way. Moreover, a feasible criterion is given to guarantee that the trace of obtained CUB is bounded and a monotonicity relationship is established between state estimation error and time-varying outer coupling strength. Lastly, a simulation experiment is illustrated to verify the feasibility of the addressed estimation method.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
chunfneg发布了新的文献求助10
1秒前
wanci发布了新的文献求助10
2秒前
ii完成签到,获得积分10
4秒前
mmyq发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
5秒前
明礼A完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
lavender发布了新的文献求助10
6秒前
bkagyin应助HHZ采纳,获得10
6秒前
7秒前
不倒翁发布了新的文献求助10
8秒前
he完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
dongqing12311完成签到,获得积分10
9秒前
11秒前
he发布了新的文献求助10
11秒前
zoey完成签到,获得积分10
11秒前
虚拟的乐萱完成签到,获得积分10
11秒前
Aether发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
liu完成签到,获得积分10
13秒前
sci2025opt完成签到 ,获得积分10
13秒前
14秒前
GRX1110发布了新的文献求助10
16秒前
卡卡完成签到 ,获得积分10
17秒前
Ada发布了新的文献求助10
18秒前
沉默念瑶发布了新的文献求助10
18秒前
18秒前
小小垚发布了新的文献求助10
18秒前
桑榆2完成签到,获得积分10
18秒前
18秒前
思源应助吴啊采纳,获得10
20秒前
20秒前
20秒前
英姑应助虚拟的乐萱采纳,获得10
21秒前
CodeCraft应助HHZ采纳,获得10
23秒前
23秒前
清飞完成签到,获得积分10
24秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
人脑智能与人工智能 1000
花の香りの秘密―遺伝子情報から機能性まで 800
King Tyrant 720
Silicon in Organic, Organometallic, and Polymer Chemistry 500
Principles of Plasma Discharges and Materials Processing, 3rd Edition 400
El poder y la palabra: prensa y poder político en las dictaduras : el régimen de Franco ante la prensa y el periodismo 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5605746
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4690350
关于积分的说明 14863110
捐赠科研通 4702499
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2542243
邀请新用户注册赠送积分活动 1507853
关于科研通互助平台的介绍 1472142