离散时间复杂网络的状态估计.pdf

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3、：？／令，額：￥气，‘ｖ＂；＾＞ｖ．ｆ．．Ｖ１怒巧‘TheStateEstimationofDiscrete-timeComplexNetworkThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByAnWeiliangSupervisor:Prof.WanYouhongApril2015摘要网络实时监控和故障诊断往往需要网络的所有状态信息，而对于大规模复杂网络，测量网络中所有的节点状态是不现实的。这时，为获得复杂网

4、络的所有节点状态，继而更好的了解网络的行为特征，我们需要通过已测节点输出对整个网络进行状态估计。本文的主要研究工作及取得的成果如下：（1）实际网络中存在着各种不确定因素如丢包、噪声等，而这势必会对复杂网络的状态估计产生影响。本文研究了传输过程中存在数据丢包和噪声干扰的情况下，节点状态耦合离散时间复杂网络的鲁棒保性能状态估计，旨在减小数据丢包和噪声干扰对状态估计的影响。利用Lyapunov稳定性理论与随机分析方法，以线性矩阵不等式的形式给出了鲁棒保性能状态估计器的设计准则。通过数值仿真，表明了设计方案的有效性。（2）在网络建模方面采用更符合实际工程应用的节点输出耦合复杂网络模型，针对现实网络

5、在数据传输中存在丢包和噪声干扰的特点，设计一种鲁棒保性能状态估计器，旨在减小数据丢包和噪声干扰对状态估计的影响。利用Lyapunov稳定性理论与随机分析方法，以线性矩阵不等式的形式提出了鲁棒保性能状态估计增益矩阵存在的条件和设计准则，在满足状态估计误差均方指数收敛的前提下，能进一步使网络的状态估计满足一定的性能指标。通过仿真实例，表明了所设计的鲁棒保性能状态估计器可以有效地估计复杂网络的状态。（3）将牵制控制的方法运用到离散时间复杂网络的状态估计中。仅仅对网络中少部分节点施加反馈控制，以达到对整个复杂网络进行状态估计的目的，大大降低了状态估计的成本，更符合实际的工程应用。利用Lyapuno

6、v稳定性理论，给出了牵制控制状态估计器的设计准则。最后通过仿真实例，验证了所设计状态估计器的有效性和可行性。关键词：复杂网络，噪声，数据丢包，状态估计，鲁棒保性能控制，牵制控制IAbstractNetworkmonitoringandfaultdiagnosisoftenrequirethestateinformationofallnodesinthenetwork,however,themeasurementofthatisunrealistic.Therefore,inordertogetallthestatevariablesandunderstandnetwork’sbehavio

7、rsbetter,weneedtoutilizethemeasurednodes’outputtoestimatethestatesofnetwork.Themainresearchworkandachievementsareasfollows:Firstly,variousuncertainfactorsinrealnetworkscertainlywillexertanegativeimpactonstateesti