[发明专利]一种基于区间二型模糊系统的传感器网络状态估计方法

说明书

本发明公开了一种基于区间二型模糊系统的传感器网络状态估计方法，包括如下步骤：考虑一个非线性目标对象，进行区间二型模糊系统建模；由空间分布的N个传感器节点所组成的传感器网络，各个传感器节点分别测量目标对象，测量输出在网络传输过程中遭受欺骗攻击；根据传感器节点设计状态观测器，建立观测器的区间二型T‑S模糊模型，给出传感器网络的状态估计器设计条件与方法。本发明针对实际工程中可能存在的传感器网络拓扑结构切换、测量输出网络传输中的欺骗攻击、部分信息交换以及模糊建模时隶属函数值存在不可得和参数不确定性等情形，所提传感器网络状态估计方法简单方便，适用于实际工程应用。

技术领域

本发明涉及复杂网络同步与状态估计技术领域，特别涉及一种基于区间二型模糊系统的传感器网络状态估计方法。

背景技术

传感器网络的分布式状态估计问题引起了人们广泛的研究兴趣，其在目标跟踪、电力系统、二自由度四分之一汽车悬架系统、多智能体系统、广域监控系统等领域应用逐渐兴起。在现有的传感器网络分布式状态估计问题研究中，考虑了各种系统模型，例如线性对象、非线性对象，以及一大类隶属于非线性对象的Takagi-Sugeno(T-S)模糊系统，其中Takagi-Sugeno(T-S)模糊系统建模的非线性对象研究越来越普遍。值得注意的是，目前大部分是基于一型T-S模糊模型开展的研究，其隶属函数值也是确定的。但在实际工程中，隶属函数值存在参数不确定性，这种情况下区间二型模糊模型因其处理不确定性的能力受到人们的关注，区间二型模糊系统控制器也被视为一类新兴的智能控制器。

众所周知，许多现实世界的动态网络，由于各个节点之间的链接不稳定性，以及链接失败或新链产生时有发生，网络结构会发生巨大的变化，因此网络不同拓扑结构之间的切换是不可避免的。在现有传感器网络分布式状态估计的研究中，主要有三种类型的网络拓扑，即固定网络拓扑、受限于平均驻留时间的交换网络拓扑和随机交换网络拓扑，而现有基于T-S模糊模型框架的传感器网络分布式估计研究中，大多假设网络拓扑结构是固定的。由于无线传感器网络容易受到数据传输或通信层的恶意网络攻击，例如欺骗攻击、虚假数据注入攻击，称为特定欺骗攻击和拒绝服务攻击(或干扰攻击)，近年来分布式安全估计问题受到越来越多的关注。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中的不足，提供一种基于区间二型模糊系统的传感器网络状态估计方法，综合考虑工程实际中可能存在的传感器网络拓扑结构的切换、测量输出网络传输过程中的欺骗攻击、部分信息交换以及模糊建模时隶属函数值存在不可得和参数不确定性等情形。利用区间二型模糊模型，考虑前件变量的不可得和不确定性，构造传感器网络的状态估计器，并利用模式依平均赖驻留时间方法和模糊Lyapunov泛函，给出状态估计器的设计条件与方法。所提传感器网络状态估计方法简单方便，适用于实际工程应用。

技术方案：一种基于区间二型模糊系统的传感器网络状态估计方法，包括如下几个步骤：

(1)考虑一个非线性目标对象，由一个具有r个规则的区间二型T-S模糊模型表示，对目标对象进行建模。

建立目标对象的T-S模糊模型如下公式(1)所示，

规则m：如果f₁(θ(k))是是则

其中，是系统的状态向量，是区间2型模糊集，f_b(θ(k))(b＝1,...,h)为前件变量，θ(k)为应用中可获得的部分信道状态。r是模糊规则数，矩阵A_m和A_dm，m∈R是实常值矩阵。时滞d(k)满足0＜d₁≤d(k)≤d₂，其中d₁和d₂是已知的正整数。φ(k)为初始条件。

则目标对象的全局区间二型T-S模糊模型如下公式(2)所示，

其中，