發(fā)布時間：2018-04-17 06:10

  本文選題：稀疏無線傳感器網(wǎng)絡(luò) + 無效節(jié)點��； 參考：《自動化學(xué)報》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,稀疏WSN中存在的無效節(jié)點會引起使濾波趨于發(fā)散的平均一致誤差.針對該問題,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對每個節(jié)點的局部多源觀測信息進(jìn)行局部融合,得到局部的后驗估計信息向量和矩陣,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估計結(jié)果.其中,加權(quán)平均一致性濾波器是通過對由LUIF輸出的局部后驗估計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算法框架下實現(xiàn)的.同時,在此過程中,相鄰節(jié)點之間的狀態(tài)估計互相關(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.仿真實驗結(jié)果表明,改進(jìn)DUIF算法能夠在稀疏WSN中對機(jī)動目標(biāo)進(jìn)行有效跟蹤,在估計精度和抑制濾波發(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】：陜西省基金項目(2012K06-45)資助~~
【分類號】：TP212.9;TN929.5

【參考文獻(xiàn)】

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1 李長生;王玉振;;端口受控哈密頓多智能體系統(tǒng)的輸出一致性協(xié)議設(shè)計（英文）[J];自動化學(xué)報;2014年03期

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2 李志剛,周興社;傳感器網(wǎng)絡(luò)[J];計算機(jī)應(yīng)用研究;2004年12期

3 臧麗娜;許明;趙晶;;無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究與應(yīng)用[J];商場現(xiàn)代化;2006年27期

4 胡曉荷;;將安全從鴕鳥做到麻雀——北京理工大學(xué)胡昌振教授談無線傳感器網(wǎng)絡(luò)安全[J];信息安全與通信保密;2006年10期

5 劉月陽;李娜娜;紀(jì)紅;樂光新;;無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于能量的成簇協(xié)議[J];無線電工程;2006年10期

6 馬碧春;;無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用展望[J];中國醫(yī)院管理;2006年10期

7 戴寧江;邱慧敏;;無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的安全問題及對策[J];中國無線電;2006年10期

8 姜華;袁曉兵;付耀先;劉海濤;;無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中信道仿真模型的研究[J];計算機(jī)仿真;2006年11期

9 邱建林;陸桑璐;陳道蓄;;一種無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的多優(yōu)先級數(shù)據(jù)聚集協(xié)議[J];小型微型計算機(jī)系統(tǒng);2006年11期

10 陸克中;黃劉生;萬潁渝;徐宏力;;無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中傳感器節(jié)點的布置[J];小型微型計算機(jī)系統(tǒng);2006年11期

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1 唐云龍;;無線傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)實驗分析[A];工程設(shè)計與計算機(jī)技術(shù)：第十五屆全國工程設(shè)計計算機(jī)應(yīng)用學(xué)術(shù)會議論文集[C];2010年

2 杜景林;陳力軍;謝立;;無線傳感器網(wǎng)絡(luò)與互聯(lián)網(wǎng)集成體系結(jié)構(gòu)[A];2008年全國開放式分布與并行計算機(jī)學(xué)術(shù)會議論文集(下冊)[C];2008年

3 劉昊;;面向電子智能服裝的人體無線傳感器網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建[A];“力恒杯”第11屆功能性紡織品、納米技術(shù)應(yīng)用及低碳紡織研討會論文集[C];2011年

4 李華;李文秀;;無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在養(yǎng)殖業(yè)污染防治上的應(yīng)用前景[A];全國畜禽和水產(chǎn)養(yǎng)殖污染監(jiān)測與控制治理技術(shù)交流研討會論文集[C];2008年

5 李潔;任海風(fēng);;K重覆蓋無線傳感器網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化[A];中國計量協(xié)會冶金分會2011年會論文集[C];2011年

6 余e，

本文編號：1762394