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J-GLOBAL ID:201902265458859199   整理番号:19A2175327

スイッチングトポロジーを持つフィルタリングネットワークにおける適応事象トリガ伝送方式とH_∞フィルタリング共設計【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Event-Triggered Transmission Scheme and $H_{¥infty}$ Filtering Co-Design Over a Filtering Network With Switching Topology
著者 (5件):
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巻: 49  号: 12  ページ: 4296-4307  発行年: 2019年 
JST資料番号: W0791A  ISSN: 2168-2267  CODEN: ITCEB8  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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本論文では,時間変化およびスイッチングトポロジーを有するフィルタリングネットワーク上のセクタ有界非線形システムのクラスに対する分散適応事象トリガH_∞フィルタリング問題に取り組んだ。フィルタ間のトポロジースイッチングと適応事象トリガ機構(AETM)の両方を,フィルタリングネットワーク設計において同時に考慮した。通信トポロジーは時間とともに進化し,それは不均一Markov連鎖に従うと仮定される。限られたネットワーク帯域幅を考慮して,AETMはセンサからフィルタへの情報伝達とフィルタ間の情報交換に使用されてきた。提案したAETMを動的閾値パラメータを導入することによって特性化し,データスケジューリングにおける利点を提供した。さらに,適応ルールにおける補正項の利得は,推定誤差により直接変化し,伝送誤差と逆に変化する。スイッチングフィルタリングネットワークをMarkovジャンプ非線形システムによってモデル化した。確率的Markov安定性理論と線形行列不等式技術を利用して,フィルタリングネットワークの存在を確立して,フィルタパラメータをさらに引き出した。H_∞フィルタとイベントパラメータを決定するための共設計アルゴリズムを開発した。最後に,連続撹拌槽反応器と数値例に関するいくつかのシミュレーション結果を示し,得られた結果の適用性を示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
人工知能  ,  パターン認識 

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