本文關(guān)鍵詞：基于一致性的分布式粒子濾波算法研究

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【摘要】：在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,分布式粒子濾波是一種強(qiáng)大且靈活的分散式狀態(tài)估計(jì)方法,它特別適用于大規(guī)模、非線性和非高斯的分布式估計(jì)系統(tǒng)。然而,它在通信帶寬、節(jié)點(diǎn)資源、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋭?dòng)態(tài)變化以及通信能力等方面有一定的局限性,為了減小網(wǎng)絡(luò)中存在的鏈接失敗或間歇性鏈接對目標(biāo)估計(jì)的影響,深入研究分布式粒子濾波算法具有重要意義。針對傳感器網(wǎng)絡(luò)中的非線性、非高斯跟蹤應(yīng)用,本文提出基于一致性/融合的粒子濾波的分布式實(shí)現(xiàn)算法。它在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行兩種粒子濾波器,分別是用于粒子濾波分布式實(shí)現(xiàn)的局部濾波器和計(jì)算全局濾波分布的融合濾波器。文中將局部概率密度函數(shù)的乘積近似為高斯分布,并用平均一致性算法計(jì)算高斯分布的參數(shù),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)狀態(tài)的估計(jì)。最后用蒙特卡羅仿真將此算法與集中式粒子濾波的跟蹤性能進(jìn)行了比較,表明此算法具有較優(yōu)的濾波性能。由于一致性算法的收斂速度在上述算法中至關(guān)重要,于是本文重點(diǎn)研究了基于概率的一致性權(quán)值優(yōu)化方法。這種方法介紹了空間相關(guān)隨機(jī)拓?fù)湎乱恢滦运惴ǖ臋?quán)重優(yōu)化問題,它選擇一致性均方誤差收斂速率作為優(yōu)化準(zhǔn)則,并用鏈接形成概率、鏈接形成空間相關(guān)性和一致性權(quán)重的函數(shù)表示這個(gè)速率。由于對稱隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)下的均方收斂速率是關(guān)于權(quán)重的凸的、非光滑函數(shù),文中給出封閉形式和次梯度算法兩種解決方案。還將此優(yōu)化方法和其他權(quán)重選擇方法進(jìn)行了對比仿真,結(jié)果表明此權(quán)重設(shè)計(jì)獲得了顯著的性能增益。最后針對網(wǎng)絡(luò)中存在的間歇性網(wǎng)絡(luò)鏈接問題,將基于概率的一致性權(quán)值優(yōu)化方法與基于一致性的分布式粒子濾波算法相結(jié)合,通過克服鏈接失敗導(dǎo)致的一致性算法收斂延遲問題,進(jìn)而改善基于一致性的分布式粒子濾波算法的跟蹤效果。并通過仿真與集中式和基于一致性的分布式粒子濾波算法進(jìn)行比較分析,驗(yàn)證了此算法具有接近最優(yōu)的跟蹤性能。
【關(guān)鍵詞】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 分布式粒子濾波 一致性算法 權(quán)值優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP212.9;TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-18
• 1.1 研究背景、目的及意義9-10
• 1.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)跟蹤方式10-11
• 1.2.1 集中式目標(biāo)跟蹤10-11
• 1.2.2 分布式目標(biāo)跟蹤11
• 1.3 基于一致性的分布式粒子濾波綜述11-16
• 1.3.1 一致性概述11-12
• 1.3.2 分布式粒子濾波綜述12-13
• 1.3.3 基于一致性的分布式粒子濾波介紹13-16
• 1.4 論文主要研究工作16-17
• 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)17-18
• 第二章 基于一致性/融合的粒子濾波的分布式實(shí)現(xiàn)18-32
• 2.1 系統(tǒng)問題描述18-21
• 2.1.1 動(dòng)態(tài)空間模型18-19
• 2.1.2 粒子濾波19-21
• 2.2 一致性算法21-23
• 2.2.1 一致性算法的網(wǎng)絡(luò)模型21-22
• 2.2.2 一致性算法的理論分析22-23
• 2.3 分布式粒子濾波23-24
• 2.4 基于一致性的分布式粒子濾波實(shí)現(xiàn)24-28
• 2.4.1 權(quán)重更新方程24-25
• 2.4.2 乘積密度的計(jì)算25-27
• 2.4.3 建議分布的選取27-28
• 2.5 融合濾波的具體實(shí)現(xiàn)過程28-29
• 2.6 仿真結(jié)果與分析29-31
• 2.7 本章小結(jié)31-32
• 第三章 一致性算法的權(quán)值優(yōu)化32-46
• 3.1 系統(tǒng)描述33-36
• 3.1.1 隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型33
• 3.1.2 一致性算法描述33-35
• 3.1.3 隨機(jī)鏈接w(k)的統(tǒng)計(jì)量35-36
• 3.2 一致性算法權(quán)重優(yōu)化36-41
• 3.2.1 優(yōu)化準(zhǔn)則36-37
• 3.2.2 權(quán)重優(yōu)化問題構(gòu)想37-38
• 3.2.3 權(quán)重優(yōu)化問題的凸性38
• 3.2.4 封閉形式的解決方案38-39
• 3.2.5 數(shù)值優(yōu)化方案39-41
• 3.3 仿真結(jié)果與分析41-45
• 3.4 本章小結(jié)45-46
• 第四章 基于一致性權(quán)值優(yōu)化的分布式粒子濾波研究46-56
• 4.1 空間動(dòng)態(tài)模型46-48
• 4.1.1 目標(biāo)狀態(tài)模型46-47
• 4.1.2 傳感器觀測模型47-48
• 4.2 優(yōu)化的平均一致性算法48-50
• 4.3 算法實(shí)現(xiàn)過程50-51
• 4.4 仿真結(jié)果與分析51-55
• 4.5 本章小結(jié)55-56
• 總結(jié)與展望56-58
• 參考文獻(xiàn)58-63
• 攻讀學(xué)位期間取得的研究成果63-64
• 致謝64

【相似文獻(xiàn)】

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