-
作者：
高宏宇1,2，张曼容3,2，姜博3,2，董宏丽3,2（东北石油大学电气信息工程学院；东北石油大学黑龙江省网络化与智能控制重点实验室；东北石油大学人工智能能源研究院）
-
出处： 控制与决策
2022 第37卷 第2期 P401-408 1001-0920 -
关键词：
动态事件触发机制；复杂网络；状态饱和；非线性耦合；递推滤波；有界性
- 摘要：以一类具有状态饱和与非线性耦合的复杂网络为研究对象,针对无线通信传输负荷大的问题,提出一种动态事件传输机制下的递推滤波算法,以达到保证滤波性能的同时减轻通信网络传输负担的目的.首先,构造此类时变复杂网络的数学模型;然后,设计具有较低保守
新浪博客
性的递推滤波器,计算滤波器的增益,并对所设计的递推滤波算法进行有界性分析;最后,给出一个仿真实例.从仿真结果可以看出,动态事件触发机制的引入能够降低无线通信网络传输负担,达到节约能量的目的;同时,所提出的递推滤波算法能够保证此类复杂网络在动态事件触发机制下仍具有较好的滤波效果,验证了所提出算法的有效性.
- 0 引言
复杂网络在近几十年里已成为各界学者热衷的研究对象[1-3]. 针对复杂网络内部的状态估计问题,已有的一些滤波/状态估计方法(例如H1估计、集员滤波) 可根据测量数据去估计动态系统的内部状态, 一直是控制领域研究的热点[4-6]. 与独立节点的系统滤波/状态估计相比, 复杂网络由于节点间复杂的耦合.波/状态估计相比, 复杂网络由于节点间复杂的耦合关系使得滤波/状态估计实现难度更大.随着当前实际工程对实时性要求的提高,递推滤波方法由于其突出的在线计算能力, 受到越来越多专家学者们的关注[7-10]. 在对复杂网络的研究中, 通常假设网络内部节点间的耦合强度为常数或是线性的[11],但由于不可预期的干扰(如噪声、数据传输拥堵等), 这种假设在许多实际应用中是不符合现实情况的, 例如在跟踪多个相互作用的智能体时, 它们的运动关系是由非线性耦合项描述的[12].