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Distributed Resilient fusion Filtering for Nonlinear Systems with Random Sensor Delays:Optimized Algorithm Design and Boundedness Analysis

引用

系统科学与复杂性学报:英文版 2023年第4期36卷 1423-1442页

作者： HU Jun HU Zhibin DONG Hongli LIU Hongjian School of Automation Harbin University of Science and TechnologyHarbin 150080China Department of Mathematics Harbin University of Science and TechnologyHarbin 150080China Heilongjiang Provincial Key Laboratory of Optimization Control and Intelligent Analysis for Complex Systems Harbin University of Science and TechnologyHarbin 150080China Heilongjiang Provincial Key Laboratory of Networking and Intelligent Control Northeast Petroleum UniversityDaqing 163318China School of Mathematics-Physics and Finance Anhui Polytechnic UniversityWuhu 241000China

This paper is concerned with the distributed resilient fusion filtering(DRFF)problem for a class of time-varying multi-sensor nonlinear stochastic systems(MNSSs)with random sensor delays(RSDs).The phenomenon of the RSDs is modeled by a set of random variables with certain statistical *** addition,the nonlinear function is handled via Taylor expansion in order to deal with the nonlinear fusion filtering *** aim of the addressed issue is to propose a DRFF scheme for MNSSs such that,for both RSDs and estimator gain perturbations,certain upper bounds of estimation error covariance(EEC)are given and locally minimized at every sample *** the light of the obtained local filters,a new DRFF algorithm is developed via the matrix-weighted fusion ***,a sufficient condition is presented,which can guarantee that the local upper bound of the EEC is ***,a numerical example is provided,which can show the usefulness of the developed DRFF approach.

关键词： Distributed resilient fusion filtering matrix-weighted fusion nonlinear time-varying systems random sensor delays

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