[发明专利]一种复杂动态网络的状态观测器及状态估计方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种复杂动态网络的状态估计方法，尤其涉及被监控的复杂动态网络与观测器之间的通信受到噪声干扰情况下的复杂动态网络的状态估计方法。

背景技术

复杂动态网络是由具有简单动态行为的个体之间经过信息耦合而形成，由于个体之间的动态行为相互影响，从而使得动态网络的动态行为呈现复杂性。由于这种复杂动态网络模型能够描述自然界和工程中的许多现象，比如耦合振子的动态行为、鸟类迁徙途中的飞行队伍、电网、生物神经元之间的连接、Iternet、万维网等。因此，复杂网络的研究成为21世纪的一门新兴科学。

对于大规模的复杂网络，由于节点数量大以及节点之间的连接关系错综复杂，往往无法测量到网络中的所有状态。但是，现实中，还需要监测复杂动态网络的所有状态，如对网络的故障进行诊断等，这就需要对复杂动态网络的所有状态进行估计。鉴于此，估计复杂动态网络的状态是十分必要和重要的。

经对现有技术文献的检索发现，Liu等人（Y.Liu,Z.Wang,J.Liang,and X.Liu,Synchronization and State Estimation for Discrete-Time Complex Networks withDistributed Delays,IEEE Transactions on Systems,Man and Cybernetics-Part B:Cybernetics,vol.38,no.5,pp.1314-1324,2008）研究了离散时间神经网络的状态估计问题，其中进一步考虑了测量的量是随机丢失的或是具有时延的。Wu等人（X.Q.Wu,W.X.Zheng,and J.Zhou,Generalized outer synchronization between complex dynamicalnetworks,Chaos,vol.19,no.1,p.013109,2009）研究了复杂网络具有或不具有通信噪声的外部同步问题。从控制的角度来看，所谓的外部同步实际上就是设计一个响应系统来作为驱动系统的一个观测器，并且通过使用此网络中的状态或者输出来构造控制器。Fan等人（Gu Yu,Fan Chun-Xia,Zhao Yu-Heng,Wei Qing-Yang.Synchronization between twononidentical complex dynamical networks with time delay coupling and circumstance noise.20124th International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics,August26-27,2012,Nanchang,Jiangxi,China,197-200）通过使用随机控制方法研究了具有通信噪声的复杂网络的外部同步问题，并在此假设网络中的所有状态均能由驱动网络传递到响应网络。事实上，对于实际工程中的大规模网络，要做到所有节点均可测量是不切实际的。尽管Wu等人利用网络的输出实现了复杂网络的外部同步，但对传输信道存在噪声这一因素并未进行考虑。因此，针对复杂动态网络的状态估计问题，考虑传输信道噪声的影响是十分必要的。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于克服现有复杂动态网络状态估计方法的不足，针对传输信道存在噪声这一重要问题，提供一种复杂动态网络的状态观测器以及基于该状态观测器的状态估计方法，利用Lyapunov稳定性理论，在观测器中设计一个积分控制器来保证网络的状态误差收敛到一个小幅度的噪声范围内，用以实现对复杂动态网络中所有节点状态的准确估计。

本发明具体采用以下技术方案解决上述技术问题：

一种复杂动态网络的状态观测器，所述复杂动态网络由N个相同节点组成，节点之间通过状态变量进行线性耦合，每一个节点是一个n维的动态系统；该复杂动态网络的模型如下：