設(shè)計了一種分布式擴展卡爾曼濾波器(Extended Kalman filter, EKF),對非線性目標狀態(tài)進行估計.在設(shè)計過程中,對濾波誤差上界進行優(yōu)化,獲得了最優(yōu)濾波增益.此外,在通信過程中,考慮惡意攻擊信號的同時引入了分布式事件觸發(fā)機制,使得系統(tǒng)在保持一定的估計精度的情況下節(jié)省通信資源.最后,以室內(nèi)的機器人定位問題為例,驗證了提出的濾波器的有效性.

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【部分圖文】：

圖1 帶有事件觸發(fā)的濾波網(wǎng)絡(luò)攻擊示意圖

其中,為目標狀態(tài),為不同傳感器的測量值,為過程噪聲,為量測噪聲.ωk和vi,k均為零均值高斯白噪聲.ωk的協(xié)方差記為Qk,不同時刻的ω互不相關(guān).vi,k的協(xié)方差記為Ri,k,不同時刻,不同傳感器之間的v互不相關(guān).f(·)和hi(·)是二次連續(xù)可微的非線性函數(shù).此外,定義新息序列將....

圖2 攝像頭分布拓撲圖

欺騙攻擊如圖3所示.攻擊信號由于信道限制而附加的系數(shù)的上下界取值為ξ=0.1,ˉξi,s,k=1.5.每個信道的欺騙攻擊信號i的,s,k?i,k部分都是通過MATLAB的normrnd()函數(shù)隨機產(chǎn)生的高斯信號,其均值為0,方差為2,并且限定其上界為7.產(chǎn)生的隨機數(shù)的數(shù)值大小表明....

圖3 欺騙攻擊示意圖

此外,為了確定濾波器抵御攻擊的能力上限,我們修改了并計算了8個濾波器穩(wěn)定后的RMSE(均方根誤差),確定了當時,我們設(shè)計的濾波器在給定的仿真時間內(nèi)將不再能夠追蹤到目標.表1給出了不同的所對應(yīng)的RMSE,其中,“-”表示在仿真時間內(nèi)濾波誤差相當大且沒有達到穩(wěn)定.此外,應(yīng)當指出,的取....

圖4 對pi,k的估計效果

圖3欺騙攻擊示意圖圖5對qi,k的估計效果

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