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公开(公告)号：CN112532475B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202011318630.5
申请日：2020-11-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种多层复杂动态网络的状态估计方法，包括以下步骤：(1)建立各层节点数量不同，节点类型不同，层间节点非一一对应多层动态网络的数学模型；(2)建立与多层动态网络具有相同的拓扑结构和节点动力学的状态观测器网络；(3)建立状态观测器网络与多层动态网络的误差动力学；所述误差为多层动态网络的节点状态与状态观测器网络节点状态的差值；(4)根据误差动力学的渐进稳定性，设计状态观测器网络的控制参数；(5)获得多层动态网络的状态估计值。本发明实现了对各层节点数量不同、节点类型不同，层间节点非一一对应的多层动态网络的状态估计，实现的状态观测器网络的节点状态与原多层动态网络的节点状态之间的误差可在1.5秒之内收敛至零并保持稳定。
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公开(公告)号：CN112564965B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202011397145.1
申请日：2020-12-03
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L41/044 , H04L41/0823 , H04L41/12 , H04L41/14
Abstract: 本发明公开了一种多层复杂动态网络的拓扑辨识方法，包括如下步骤：动力学建模：建立被辨识网络的状态方程；辨识器设计：根据被辨识网络的节点状态信息，设计自适应辨识器；构建响应端网络：建立含有自适应辨识器的响应端网络的状态方程；构建状态误差网络：将驱动端网络和响应端网络的状态方程做差获得误差动态网络方程，并验证误差动态网络方程的渐进稳定性；构建更新律：根据状态误差网络方程推导获得拓扑更新律及自适应反馈参数更新律，响应端网络与驱动端网络同步；拓扑辨识：通过响应端网络辨识被辨识网络的拓扑结构。根据上述技术方案的拓扑辨识方法，可以稳定准确地辨识出多层复杂动态网络的拓扑结构，便于对现实复杂网络的研究。
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公开(公告)号：CN112564965A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011397145.1
申请日：2020-12-03
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种多层复杂动态网络的拓扑辨识方法，包括如下步骤：动力学建模：建立被辨识网络的状态方程；辨识器设计：根据被辨识网络的节点状态信息，设计自适应辨识器；构建响应端网络：建立含有自适应辨识器的响应端网络的状态方程；构建状态误差网络：将驱动端网络和响应端网络的状态方程做差获得误差动态网络方程，并验证误差动态网络方程的渐进稳定性；构建更新律：根据状态误差网络方程推导获得拓扑更新律及自适应反馈参数更新律，响应端网络与驱动端网络同步；拓扑辨识：通过响应端网络辨识被辨识网络的拓扑结构。根据上述技术方案的拓扑辨识方法，可以稳定准确地辨识出多层复杂动态网络的拓扑结构，便于对现实复杂网络的研究。
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公开(公告)号：CN112532475A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011318630.5
申请日：2020-11-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种多层复杂动态网络的状态估计方法，包括以下步骤：(1)建立各层节点数量不同，节点类型不同，层间节点非一一对应多层动态网络的数学模型；(2)建立与多层动态网络具有相同的拓扑结构和节点动力学的状态观测器网络；(3)建立状态观测器网络与多层动态网络的误差动力学；所述误差为多层动态网络的节点状态与状态观测器网络节点状态的差值；(4)根据误差动力学的渐进稳定性，设计状态观测器网络的控制参数；(5)获得多层动态网络的状态估计值。本发明实现了对各层节点数量不同、节点类型不同，层间节点非一一对应的多层动态网络的状态估计，实现的状态观测器网络的节点状态与原多层动态网络的节点状态之间的误差可在1.5秒之内收敛至零并保持稳定。
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