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distributed nonsynchronous event-triggered state estimation of genetic regulatory networks with hidden Markovian jumping parameters

引用

MATHEMATICAL BIOSCIENCES AND ENGINEERING 2022年第12期19卷 13878-13910页

作者： Ma, Chao Lu, Yanfeng Univ Sci & Technol Beijing Sch Mech Engn Beijing 100083 Peoples R China Chinese Acad Sci Inst Automat State Key Lab Multimodal Artificial Intelligence Beijing 100190 Peoples R China Chinese Acad Sci Inst Automat State Key Lab Management & Control Complex Syst Beijing 100190 Peoples R China

In this paper, the distributed state estimation problem of genetic regulatory networks (GRNs) with hidden Markovian jumping parameters (HMJPs) is explored. Furthermore, in order to improve the communication efficiency among state estimation sensors, the event-triggered strategy is employed in the distributed framework for sensor networks. Particularly, by considering the fact that the true modes are always unaccessible, a novel nonsynchronous state estimation (NSE) strategy is utilized based on observed hidden mode information. By means of Lyapunov-Krasovski method, sufficient stochastic state estimation analysis and synthesis results are established, such that the concentrations of mRNA and protein in GRNs can be both well estimated by convex optimization. Finally, an illustrative example with relevant simulations results is provided to validate the applicability and effectiveness of the developed state estimation approach.

关键词： distributed event-triggered state estimation nonsynchronous state estimation genetic regulatory networks hidden Markovian jumping parameters

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