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Reduced-Order Filter Design for Discrete-Time Takagi-Sugeno Fuzzy Stochastic Systems

机译：离散Takagi-Sugeno模糊随机系统的降阶滤波器设计

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This work focuses on the problem of full- and reduced-order l2-l∞ filter design for discrete-time Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy stochastic systems.Firstly,we propose a basis-dependent condition for the existence of desirable l2-l∞ filters.Then by the convex linearization technique,we transform the derived condition into some strict linear matrix inequality (LMI) constraints.At the same time,both full- and reduced-order filters can be designed by solving those LMIs.What’s more,based on the projection lemma,we also provided a novel analysis method for the reduced-order l2-l∞ filter design.Finally,the feasibility of the proposed full- and reduced-order l2-l∞ filter design methods is verified by a numerical example.
机译：这项工作着重于离散Takagi-Sugeno（TS）模糊随机系统的全阶和降阶l2-l∞滤波器设计问题。 ∞滤波器。然后通过凸线性化技术，将导出的条件转换为严格的线性矩阵不等式（LMI）约束。同时，可以通过求解这些LMI来设计全阶和降阶滤波器。基于投影引理，我们还为降阶l2-l∞滤波器设计提供了一种新颖的分析方法。最后，通过数值验证了所提出的全阶和降阶l2-l∞滤波器设计方法的可行性。例子。

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