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基于事件触发的复杂网络系统的状态估计
复杂网络系统被广泛应用于多种领域，如社交网络、生物网络和交通网络等。网络系统的状态估计是网络控制与优化中的关键问题之一。本文将着重介绍基于事件触发的状态估计方法，该方法可以有效地提高估计准确性并减少计算负荷。
一般地，网络系统的状态估计是指利用有限观测数据，对网络系统的未知状态进行推断，如节点状态、边状态和整个网络的拓扑结构等。传统方法采用定常状态方程和连续时间观测，这些方法只能进行平稳状态下的估计，并需要频繁地进行系统重新计算，计算开销过大。近年来，随着事件触发控制的发展，基于事件触发的状态估计方法逐渐受到关注。
事件触发控制指的是利用测量数据误差的信息，来确定控制器更新时刻的控制策略。这种策略可以在满足网络系统稳定要求的前提下，减少控制系统的计算开销。在事件触发的状态估计中，测量误差的信息同样可以用来确定状态估计器的更新时刻，从而实现实时状态估计，提高系统的效率和准确性。
具体地，事件触发的状态估计方法可以分为两类：1.基于周期触发的状态估计方法和2.基于异步触发的状态估计方法。
1.基于周期触发的状态估计方法
周期触发的状态估计方法是指按照一定的时间间隔，对状态估计器进行更新。这种方法可以保证状态估计器的调节速度，并且可以减少通信负荷。具体地，状态估计器在每个更新周期开始时，从已有的观测数据中计算状态估计值，并把该值作为下一个更新周期的初始值。因此，周期触发的状态估计方法需要较长的更新周期，才能保证状态估计器的收敛性。例如，Peng等人提出一种基于不确定系统的发散周期事件触发器，在不同的数据包丢失和传输延迟条件下，利用有限的系统状态量来实现状态估计，并在较短的时间内获得更高的稳定性和跟踪精度。
2.基于异步触发的状态估计方法
与基于周期触发的状态估计方法不同，基于异步触发的状态估计方法强调的是及时更新状态估计器的状态，同时充分利用通信资源来获得更高的状态估计精度。具体地，异步触发状态估计器仅在感知系统状态与期望系统状态之间的误差大于预设值时更新状态，以降低估计误差。异步触发状态估计器和变量值的更新不同步进行，因此可以兼顾快速响应和保证稳定性。例如，Yang等人提出了一种基于约束的事件触发状态估计器，该方法可以有效地降低通信资源占用并提高系统稳定性和精度，并被广泛应用于物联网、传感器网络和机器人控制等领域。
综上所述，基于事件触发的状态估计方法已成为网络控制与优化中一个重要的研究方向。本文着重介绍了两种状态估计方法：基于周期触发和基于异步触发。通过这些方法，我们可以在减少计算开销的同时，有效地提高网络状态估计的准确性。