本文選題：稀疏無線傳感器網(wǎng)絡(luò) + 無效節(jié)點(diǎn)��； 參考：《自動(dòng)化學(xué)報(bào)》2014年11期

【摘要】：分布式無跡信息濾波(Distributed unscented information filter,DUIF)算法是一種有效的非線性分布式狀態(tài)估計(jì)多源信息融合方法,然而當(dāng)將該算法應(yīng)用于稀疏無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless sensor networks,WSN)時(shí),稀疏WSN中存在的無效節(jié)點(diǎn)會(huì)引起使濾波趨于發(fā)散的平均一致誤差.針對(duì)該問題,本文提出一種改進(jìn)DUIF算法.該算法不改變DUIF算法的級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu),而是將其底層和上層濾波器分別改進(jìn)為局部無跡信息濾波器(Local unscented information filter,LUIF)和加權(quán)平均一致性濾波器.LUIF對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的局部多源觀測(cè)信息進(jìn)行局部融合,得到局部的后驗(yàn)估計(jì)信息向量和矩陣,進(jìn)而將它們作為加權(quán)平均一致性濾波器的輸入,最終得到不包含平均一致誤差的分布式后驗(yàn)估計(jì)結(jié)果.其中,加權(quán)平均一致性濾波器是通過對(duì)由LUIF輸出的局部后驗(yàn)估計(jì)信息向量和矩陣分別進(jìn)行平均一致性濾波而得以在改進(jìn)DUIF算法框架下實(shí)現(xiàn)的.同時(shí),在此過程中,相鄰節(jié)點(diǎn)之間的狀態(tài)估計(jì)互相關(guān)信息也被引入改進(jìn)DUIF算法的輸出結(jié)果中,進(jìn)一步增強(qiáng)了濾波的可靠性.仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)DUIF算法能夠在稀疏WSN中對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行有效跟蹤,在估計(jì)精度和抑制濾波發(fā)散方面明顯優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)DUIF算法.
[Abstract]:Distributed unscented information filter (DUIFA) algorithm is an effective multi-source information fusion method for nonlinear distributed state estimation. However, when the algorithm is applied to sparse wireless sensor networks (WSNs),The existence of invalid nodes in sparse WSN results in an average consistent error which tends to diverge the filtering.To solve this problem, an improved DUIF algorithm is proposed in this paper.The algorithm does not change the cascade structure of the DUIF algorithm.Instead, the local unscented information filter and the weighted average consistency filter. LUIF are improved to the local unscented information filter and the local multi-source observation information of each node, respectively.The local posterior estimation information vector and matrix are obtained, which are used as input of weighted average consistency filter. Finally, the distributed posteriori estimation results without average consistency error are obtained.The weighted average consistency filter is implemented under the framework of the improved DUIF algorithm by using the average consistency filtering of the local posteriori estimation information vector and the matrix output by LUIF.At the same time, the cross-correlation information of state estimation between adjacent nodes is also introduced into the output of the improved DUIF algorithm, which further enhances the reliability of the filter.The simulation results show that the improved DUIF algorithm can effectively track maneuvering targets in sparse WSN and is superior to the standard DUIF algorithm in estimation accuracy and suppression of filtering divergence.
【作者單位】： 第二炮兵工程大學(xué);
【基金】：陜西省基金項(xiàng)目(2012K06-45)資助~~
【分類號(hào)】：TP212.9;TN929.5

【參考文獻(xiàn)】

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6 余e，

本文編號(hào)：1762394