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Rapid identifying high-influence nodes in complex networks
  • ISSN号:1674-1056
  • 期刊名称:《中国物理B:英文版》
  • 时间:0
  • 分类:TP273[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]南京邮电大学自动化学院,南京210003
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.61374180)资助
中文摘要:

针对现实网络在数据传输中存在数据丢包和噪声干扰的特点,研究离散时间复杂网络的鲁棒保性能状态估计问题,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.仿真结果表明,鲁棒保性能状态估计器可以有效地估计复杂网络的状态.

英文摘要:

To deal with data dropouts and noise in data transmission, this paper studies robust guaranteed cost state estimation of discrete-time complex networks, and focuses on reducing influence of data dropouts and noises on state estimation. Using the Lyapunov stability theory combined with stochastic analysis, an existence condition of the gain ma- trix and the relevant design criteria used in the robust guaranteed cost state estimation are proposed with linear matrix inequalities. With convergence of the estimation mean-square error, the robust guaranteed cost performance requirements are satisfied. Numerical simu-lation shows effectiveness and applicability of the proposed design approach.

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期刊信息
  • 《中国物理B:英文版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国物理学会和中国科学院物理研究所
  • 主编:欧阳钟灿
  • 地址:北京 中关村 中国科学院物理研究所内
  • 邮编:100080
  • 邮箱:
  • 电话:010-82649026 82649519
  • 国际标准刊号:ISSN:1674-1056
  • 国内统一刊号:ISSN:11-5639/O4
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:406