【技术实现步骤摘要】
一种基于节点动态的网络结构辨识方法
本专利技术涉及一种基于节点动态的网络结构辨识方法，属于多智能体
技术介绍
多智能体系统在各个领域有广泛的应用，无人车，无人机编队控制，机器人的协同控制，时钟同步，电力系统负载平衡等等。系统对单个智能体的性能要求低，而且多个智能体容易实现群体智能。此外，系统易于扩展，新的节点按照系统协议，可以不用任何修改就加入系统，同时分布式的控制方法也有着天然的鲁棒性。多智能体系统的网络结构通常用拓扑图来描述，其中节点代表单个智能体，如果两个智能体间存在通信，则对应的节点通过边连接起来，拓扑抽象的表达了系统内部的关系。网络的结构信息可用于网络性能优化，路由控制以及故障诊断，对于网络的管理和控制必不可少。在多智能系统中，节点间的状态更新可以通过各种不同的协议实现。在本专利技术中考虑的是线性一致性状态更新协议。该协议由于其简单的信息交换方式，在多智能体系统中大量应用,其理论也最为成熟。线性一致性协议的具体实现方法是：在理想的通信环境下，系统中的每个节点接受来自邻居节点的信息，合上节点自身的信息，利用邻居和自身信息的线性组合来更新自身状态，...
【技术保护点】
1.一种基于节点动态的网络结构辨识方法，其特征在于，将系统节点分为两类，一类是可以受到外部影响的节点H，另一类是不可以操纵其状态变化的节点N，但是节点N的状态会受到节点H的影响；通过向节点H输入控制量，唯一的辨识出节点H内部的拓扑连接；重新给定节点H输入控制量，节点H和N通过内部结构互相影响，观测系统外部的状态变化，利用系统辨识方法得到输入与状态的传递函数矩阵模型；通过对所述传递函数矩阵模型的变换，将外部模型转化为状态空间模型，唯一的重构出节点H与节点N的拓扑连接以及节点N内部的拓扑结构。
【技术特征摘要】
1.一种基于节点动态的网络结构辨识方法，其特征在于，将系统节点分为两类，一类是可以受到外部影响的节点H，另一类是不可以操纵其状态变化的节点N，但是节点N的状态会受到节点H的影响；通过向节点H输入控制量，唯一的辨识出节点H内部的拓扑连接；重新给定节点H输入控制量，节点H和N通过内部结构互相影响，观测系统外部的状态变化，利用系统辨识方法得到输入与状态的传递函数矩阵模型；通过对所述传递函数矩阵模型的变换，将外部模型转化为状态空间模型，唯一的重构出节点H与节点N的拓扑连接以及节点...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙健，张秀峰，陈杰，俞成浦，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京,11
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