本文關(guān)鍵詞：適用于稀疏動態(tài)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的并行融合分布式無跡信息濾波算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：稀疏和隨機動態(tài)變化是實際無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(wireless sensor network,WSN)中普遍共同存在的兩種通信拓?fù)洳环�(wěn)定因素,使基于一致性算法的分布式無跡信息濾波(distributed unscented information filter,DUIF)算法適用于稀疏動態(tài)WSN,將極大提高其實用性.為此,本文提出一種并行融合DUIF(parallel fusion DUIF,PF DUIF)算法.在PF DUIF算法中,通過將實時局部后驗估計均值和協(xié)方差用于局部無跡信息濾波器(local unscented information filter,LUIF)的Sigma點采樣,使LUIF和加權(quán)平均一致性濾波器(weighted average consensus filter,WACF)得以并行運行,從而有效抵制由通信拓?fù)潆S機動態(tài)變化帶來的較大一致跟蹤誤差的困擾;同時,WACF通過對LUIF輸出的無偏局部信息矩陣和向量分別進(jìn)行平均一致性濾波,最終得到不包含由稀疏通信拓?fù)湟鸬钠骄恢抡`差的分布式后驗估計結(jié)果;進(jìn)而,建立即時更新機制有效抑制隨機動態(tài)通信拓?fù)湟鸬腜F DUIF算法濾波異步問題,同時,基于稀疏動態(tài)WSN的平均網(wǎng)絡(luò)模型,在通信能量消耗受限條件下優(yōu)化WACF均方收斂速率,從而提高PF DUIF算法的整體濾波效率.仿真實驗結(jié)果表明,PF DUIF算法能夠有效應(yīng)用于稀疏動態(tài)WSN機動目標(biāo)跟蹤.
【作者單位】： 火箭軍工程大學(xué)三系;中國人民解放軍96164部隊;火箭軍工程大學(xué)理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 稀疏動態(tài)無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 分布式無跡信息濾波 局部無跡信息濾波器 加權(quán)平均一致性濾波器 并行融合 均方收斂速率
【基金】：中國工程科技中長期發(fā)展戰(zhàn)略研究項目(2014 zcq 10)資助~~
【分類號】：TN713;TP212.9;TN929.5
【正文快照】： 1引言(Introduction)近十年來,由于高效率,高容錯性和內(nèi)在的并行性等優(yōu)點,多智能體系統(tǒng)(multi-agent system,MAS)得到了較為廣泛的關(guān)注和應(yīng)用[1].與多無人機系統(tǒng)、地面多機器人系統(tǒng)和攝像機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)相似,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(wireless sensor networks,WSN)也是MAS的典型實例之一,

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  本文關(guān)鍵詞：適用于稀疏動態(tài)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的并行融合分布式無跡信息濾波算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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