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随机饱和与测量缺失下非线性系统的分布式状态估计: 收藏
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引用; 《控制与决策》2023年第11期38卷 3137-3146页; 作者：钱伟张祥林赵运基费树岷河南理工大学电气工程与自动化学院河南焦作454000 东南大学自动化学院南京210096; 传感器网络环境中普遍存在的节点饱和、测量缺失、时滞等信息不完全现象,必然导致系统整体性能变差.研究随机饱和与测量缺失影响下非线性系统的分布式H_(∞)状态估计问题.通过两组已知概率的Bernoulli分布,建立一个能够在统一框架内描...; 传感器网络环境中普遍存在的节点饱和、测量缺失、时滞等信息不完全现象,必然导致系统整体性能变差.研究随机饱和与测量缺失影响下非线性系统的分布式H_(∞)状态估计问题.通过两组已知概率的Bernoulli分布,建立一个能够在统一框架内描述以上两种随机不完全信息的传感器模型.每个传感器接收到的信号由采样间隔随时间变化的采样器分别采样,并利用输入延迟的方法,将采样周期转化为等价的有界时变时滞,从而得到变时滞随机非线性估计误差系统.在此基础上构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,并选择与之有效配合的积分不等式,得到具有较小保守性的分布式H_(∞)状态估计器设计条件.最后通过仿真分析验证所提方法的有效性.; 来源：详细信息评论

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