具有随机发生耦合延迟的复杂网络的状态估计

本文研究了一类具有随机现象的离散时间复杂网络的H-无穷状态估计问题。 所提出的随机发生的现象包括概率缺失测量和随机发生的耦合延迟,这两个延迟分别由两个满足个体概率分布的随机变量序列描述。 而不是通用的Lipschitz型函数,而是采用了更为通用的扇形非线性函数来表征网络中的非线性。 解决的H-无穷大状态估计问题的目的是设计一种状态估计器,以便对于所有可允许的非线性干扰,丢失的测量以及耦合延迟,保证增强系统的动力学是指数均方稳定的,并且衰减到给定的H无限性能水平。 通过构造新颖的Lyapunov-Krasovskii泛函并利用凸优化方法以及Kronecker乘积,我们得出了所需状态估计存在的充分条件。 利用一个说明性例子来说明所提出的状态估计方案的有效性。