离散时滞随机系统的一种均方有界事件驱动控制策略

针对状态时滞随机系统,应用事件驱动近似二次性能指标和随机均方有界理论,同时考虑控制输入和事件决策,设计了反馈控制器和相应的事件驱动控制策略.基于状态反馈的事件驱动策略同时使用当前状态和时滞状态进行事件的触发,并利用近似二次性能指标进行约束;基于输出反馈的事件驱动策略使用当前状态进行事件的触发.最后,通过实验进行了仿真,对事件驱动性能指标进行量化,并与相关文献进行对比,验证了所提出方案可以在保证系统性能的前提下有效减少通信传输,延长无线传感网络的使用寿命.

具有非线性扰动的网络化随机系统鲁棒控制

针对具有非线性扰动的网络化随机系统的鲁棒控制问题,考虑到反馈控制环中由于实时通讯网络的存在会不可避免地出现网络诱导时延和数据丢失现象,建立了连续时间网络化随机系统模型。在此基础上,设计了状态反馈控制器,使得闭环系统最终均方有界。利用广义系统变换和Lyapunov-Krasovskii泛函方法,得到了闭环系统最终均方有界的充分条件,证明了理想的状态反馈控制器可以通过求解线性矩阵不等式得到。该方法可推广到以双线性随机系统为受控对象的网络化控制系统的镇定控制器设计中。

不确定双线性随机离散时间系统的鲁棒控制

文章研究了不确定双线性随机离散时间系统的鲁棒控制。通过构造线性滤波,利用代数里卡提不等式与线性矩阵不等式(LMI)方法,使得系统状态均方有界,以及每个状态误差的协方差矩阵对角元素不超过对应预先设定的对称正定矩阵元素上确界,从而双线性随机系统可达到较好的鲁棒性。数值算例验证了该方法是有效的。

一种基于事件触发的分布式卡尔曼一致性滤波算法设计

针对无线传感器网络中存在的通信带宽受限等问题,设计了基于事件触发的分布式卡尔曼一致性滤波算法。采用增量发送的传输机制,每个传感器仅在当前时刻观测值与最新触发时刻观测值之间的差值平方超出阈值时,才将观测值发送到相应的估值器。而每个估值器都可以通过时间触发的规则从其邻居节点接收到估计值。为了避免估值之间互协方差矩阵的计算,通过局部最小化方差的上界提出了事件触发的分布式卡尔曼滤波器。基于李雅普诺夫方法证明了算法在均方意义下的指数有界性。数值仿真验证了事件触发的阈值越小,通信率越高且滤波器的估计精度越高;否则,通信率越低且估计精度越低。

MULTI-PERIOD MEAN-VARIANCE PORTFOLIO SELECTION WITH MARKOV REGIME SWITCHING AND UNCERTAIN TIME-HORIZON

This paper investigates a multi-period mean-variance portfolio selection with regime switching and uncertain exit time. The returns of assets all depend on the states of the stochastic market which are assumed to follow a discrete-time Markov chain. The authors derive the optimal strategy and the efficient frontier of the model in closed-form. Some results in the existing literature are obtained as special cases of our results.