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State Estimation for General Complex Dynamical Networks with Incompletely Measured Information

机译：具有未完全测量信息的一般复杂动态网络的状态估计

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摘要

Estimating uncertain state variables of a general complex dynamical network with randomly incomplete measurements of transmitted output variables is investigated in this paper. The incomplete measurements, occurring randomly through the transmission of output variables, always cause the failure of the state estimation process. Different from the existing methods, we propose a novel method to handle the incomplete measurements, which can perform well to balance the excessively deviated estimators under the influence of incomplete measurements. In particular, the proposed method has no special limitation on the node dynamics compared with many existing methods. By employing the Lyapunov stability theory along with the stochastic analysis method, sufficient criteria are deduced rigorously to ensure obtaining the proper estimator gains with known model parameters. Illustrative simulation for the complex dynamical network composed of chaotic nodes are given to show the validity and efficiency of the proposed method.
机译：本文研究了估计具有随机不完全测量的传输输出变量的一般复杂动态网络的不确定状态变量。通过输出变量的传输随机发生不完整的测量，始终导致状态估计过程的故障。与现有方法不同，我们提出了一种新的方法来处理不完整的测量，这可以在不完全测量的影响下平衡过度偏移的估计。特别是，与许多现有方法相比，该方法对节点动力学没有特殊限制。通过使用Lyapunov稳定性理论以及随机分析方法，严格推断出足够的标准，以确保用已知的模型参数获得适当的估计器增益。给出了由混沌节点组成的复杂动态网络的说明性模拟，以显示所提出的方法的有效性和效率。

著录项

  • 期刊名称 Entropy
  • 作者

    Xinwei Wang; Guo-Ping Jiang; Xu Wu;

  • 作者单位
  • 年(卷),期 2018(20),1
  • 年度 2018
  • 页码 5
  • 总页数 10
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类
  • 关键词

    机译：状态估计;复杂的动态网络;不完全测量;

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