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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

10. \(H_{\infty }\) State Estimation for Delayed Stochastic GRNs

verfasst von : Xian Zhang, Yantao Wang, Ligang Wu

Erschienen in: Analysis and Design of Delayed Genetic Regulatory Networks

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This chapter addresses the problem of robust \(H_\infty \) filter for a class of uncertain stochastic GRNs with mixed delays. The uncertain stochastic GRNs under consideration are extended to involve Itô-type stochastic disturbance, norm-bounded uncertainties, time-varying discrete delays and distributed delays. By constructing an appropriate LKF and using reciprocal convex technique, LMIs-based sufficient conditions were presented to guarantee that the filtering error systems are robustly asymptotically mean square stable with pre-specified disturbance attenuation level. Furthermore, two numerical examples are given to illustrate the effectiveness of the proposed approach.

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Metadaten
Titel
State Estimation for Delayed Stochastic GRNs
verfasst von
Xian Zhang
Yantao Wang
Ligang Wu
Copyright-Jahr
2019
Buch
Analysis and Design of Delayed Genetic Regulatory Networks

Print ISBN: 978-3-030-17097-4

Electronic ISBN: 978-3-030-17098-1

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-17098-1_10

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