文卡特桑·尼提亚;兰提纳萨米·萨奇维尔;任勇 具有随机分布延迟和传感器饱和的网络化非线性马尔可夫跳跃系统的弹性滤波。 （英语） Zbl 1467.93315号 非线性分析。，模型。控制 第2期第26页，187-206（2021）. 摘要：研究了一类具有随机分布时滞、非线性、量化效应、缺失测量和传感器饱和的网络化非线性马尔可夫跳跃系统的（H_（infty））滤波问题。测量缺失现象通过服从伯努利随机分布的随机变量来表征。此外，由于带宽限制，测量输出使用对数量化器进行量化，然后传输到滤波器。此外，输出测量值受传感器饱和的影响，因为系统和滤波器之间的通信链路不可靠，并且由扇区非线性描述。本工作的目标是设计一个量化弹性滤波器，该滤波器不仅保证增广滤波误差系统的随机稳定性，而且保证预先指定的H_（inffty）性能水平。借助适当的Lyapunov-Krasovskii泛函和线性矩阵不等式方法，结合随机分析理论，建立了期望滤波器存在的充分条件。最后，给出了一个数值算例来验证所提出的理论结果。 引用于1文件 MSC公司： 93E11号机组 随机控制理论中的滤波 93立方厘米36 \（H^\infty）-控制 93B70型 网络控制 93立方厘米 延迟控制/观测系统 关键词：离散时间网络化马尔可夫跳跃系统;随机发生的分布式延迟;传感器饱和;量化效应;缺少测量值 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{V.Nithya}等人，《非线性分析》。，模型。控制26，编号2，187--206（2021；Zbl 1467.93315） 全文： 内政部 OA许可证 参考文献： [1] Y.Cao，R.Samidurai，R.Sriraman，具有时滞的中立型随机马尔可夫跳跃静态神经网络的稳定性和耗散性分析，J.Artif。智力。软计算。研究，2019年9月189-204日，https://doi.org/10.2478/jaiscr-2019-0003。 [2] Y.Cao，R.Samidurai，R.Sriraman，控制器增益随机波动非线性时滞系统的稳定性和镇定分析，数学。计算。模拟。，171: 36-51, 2020,https://doi.org/10.1016/j.matcom.2019.03.002。 ·Zbl 1510.93340号 [3] 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