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申请/专利权人：杭州师范大学

摘要：本发明公开了具有切换拓扑结构的复杂网络的状态估计方法。本发明方法首先基于二进制编码方案，建立具有时滞的离散非线性复杂网络模型，对其进行状态估计，得到状态估计误差，进而得到状态估计增广系统；根据李亚普诺夫稳定性定理，得到状态估计器增益矩阵；将状态估计器增益矩阵带入状态估计器模型，完成对考虑切换拓扑结构的时滞非线性复杂网络系统基于二进制编码的状态估计。本发明方法考虑了具有耦合性、时滞以及非线性的复杂网络，能够用来建模许多工程中的复杂网络。本发明方法能够减少传输过程能量的消耗与网络带宽资源的占用，对保障网络安全平稳运行有着重要应用。

主权项：1.具有切换拓扑结构的复杂网络的状态估计方法，其特征在于：步骤1基于二进制编码方案，建立具有时滞的离散非线性复杂网络模型；步骤2基于二进制编码方案，对具有时滞的离散非线性复杂网络模型进行状态估计，得到状态估计误差；步骤3根据状态估计误差，得到状态估计增广系统；步骤4利用状态估计增广系统，根据李亚普诺夫稳定性定理，得到状态估计器增益矩阵；步骤5将状态估计器增益矩阵带入步骤2中的状态估计器模型，完成对考虑切换拓扑结构的时滞非线性复杂网络系统基于二进制编码的状态估计；步骤1中所述的离散非线性复杂网络模型的状态空间形式为： 其中，表示复杂网络动态模型中第i个节点在时刻的状态向量，表示第i个节点在时刻的状态向量,表示第i个节点在时刻从系统中接收到的测量输出；f·表示满足扇形有界条件的非线性激励函数；和表示期望为零、且满足方差有界的噪声；表示复杂网络动态系统的时滞满足上下界为正标量τm和τM的范围，表示第j个节点在时刻的状态向量；在时刻的模态为随机变量，是一个齐次马尔可夫链在有限的状态空间范围{1,2，…,S}，模态序号s＝1，2，…，S，S为模态数量，Γ表示内耦合矩阵是一个对角阵，中间函数δ·定义为表示复杂网络动态模型中第s种模态下第i个节点和第j个节点的加权邻接参数，i，j＝1,2,…,N，且i≠j，N为节点数量，加权邻接[·]N×N表示N×N维矩阵；Ai、Ci、Di为已知的参数矩阵；测量输出首先被编码到一个有限长度二进制字符串中，然后通过一个无记忆的二进制对称信道传输到估计器进行处理，具体过程如下：首先测量输出通过编码器被编码成一个长度为L的二进制字符串，将的振幅范围[-h,h]范围划分为2L-1段，且均匀间隔长度使用随机截断函数对测量输出进行预处理，得到截断信号具体是：当Jl表示设定的第l个二进制字符的数值，l＝1,2,…,L，得到：的概率的概率概率值截断误差是一个随机变量，的期望的方差将截断信号编码成一个长度为L的二进制位字符串且其中的字符通过得到；二进制位字符串通过无记忆的二进制对称信道进行传输，以交叉概率进行翻转，翻转后字符串且其中的字符为伯努利变量，满足交叉概率α∈[0,1]；根据接收到的翻转后字符串解码后恢复的信号 的期望方差中间值为了补偿失真，进行恢复测量，恢复后测量输出设定比特反转误差为一个随机变量，其期望方差最后得到的离散非线性复杂网络模型的测量输出

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