基于观察者的状态估计离散时间的半马科维斯跳跃神经网络与针对网络攻击的循环连锁协议
Ramalingam Sakthivel1, Oh-Min Kwon1, Seong-Gon Choi2
1School of Electrical Engineering, Chungbuk National University, Cheongju 28644, South Korea.
这项研究涉及对面临网络攻击的离散时间半马科维斯跳跃神经网络和圆协议的状态估计. 它使用Lyapunov函数和LMI方法确保了系统的稳定性和消散性.
科学领域:
- 控制系统工程 控制系统工程
- 网络系统安全 网络系统安全
- 计算神经科学是一种神经科学.
背景情况:
- 离散时间半马科夫跳跃神经网络是复杂的系统,容易受到网络拥堵和网络攻击.
- 像Round-Robin这样的高效数据传输协议对于网络系统中的资源管理至关重要.
- 基于观察者的状态估计对于监测和控制这些系统至关重要.
研究的目的:
- 调查离散时间半马科维斯跳跃神经网络的基于观察者的状态估计.
- 为了应对圆形罗宾协议和随机网络攻击所带来的挑战.
- 为了确保系统散射性和平均平方指数稳定性.
主要方法:
- 使用利亚普诺夫函数和基于维廷格的离散不等式技术来建立稳定性条件.
- 使用伯努利分布对随机分析进行网络攻击的建模.
- 使用线性矩阵不等式 (LMI) 方法进行估计器增益计算.
主要成果:
- 获得足够的条件以保证散射性能.
- 导出足够的条件以确保平均平方指数稳定性.
- 通过说明性示例证明了拟议的状态估计算法的有效性.
结论:
- 提出的基于观察者的状态估计方法对所考虑的神经网络系统是有效的.
- 该方法成功地处理了网络协议和网络攻击的不确定性.
- 确定的条件确保了系统的稳定性和性能.
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