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大且靈活的分散式狀態(tài)估計方法,它特別適用于大規(guī)模、非線性和非高斯的分布式估計系統(tǒng)。然而,它在通信帶寬、節(jié)點資源、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋭討B(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現(xiàn)算法。它在每個節(jié)點上運行兩種粒子濾波器,分別是用于粒子濾波分布式實現(xiàn)的局部濾波器和計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算高斯分布的參數(shù),進而實現(xiàn)目標(biāo)狀態(tài)的估計。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)表示這個速率。由于對稱隨機網(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)重選擇方法進行了對比仿真,結(jié)果表明此權(quán)重設(shè)計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行比較分析,驗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)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：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現(xiàn)18-32
• 2.1 系統(tǒng)問題描述18-21
• 2.1.1 動態(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 隨機網(wǎng)絡(luò)模型33
• 3.1.2 一致性算法描述33-35
• 3.1.3 隨機鏈接w(k)的統(tǒng)計量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)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 胡振濤,劉先省;基于測量方差時變的改進強跟蹤濾波算法[J];傳感器技術(shù);2005年06期

2 莫以為,蕭德云;進化粒子濾波算法及其應(yīng)用[J];控制理論與應(yīng)用;2005年02期

3 趙梅;張三同;朱剛;;輔助粒子濾波算法及仿真舉例[J];北京交通大學(xué)學(xué)報;2006年02期

4 張琪;胡昌華;喬玉坤;;基于權(quán)值選擇的粒子濾波算法研究[J];控制與決策;2008年01期

5 汪溢;張毅;趙繼承;;工程中常用的4種無序濾波算法[J];現(xiàn)代雷達(dá);2008年12期

6 樊玲;;粒子濾波算法及其仿真[J];科技創(chuàng)新導(dǎo)報;2009年15期

7 鄒衛(wèi)軍;薄煜明;陳益;;一種適用于低測量噪聲系統(tǒng)的粒子濾波算法[J];信息與控制;2010年01期

8 何佳;;改進的粒子濾波算法在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用[J];科技情報開發(fā)與經(jīng)濟;2010年13期

9 高林;劉喜梅;顧幸生;;一種新的數(shù)據(jù)濾波算法[J];青島理工大學(xué)學(xué)報;2010年03期

10 崔祥祥;王宏力;宋濤;張忠泉;;一種改進的裂變自舉粒子濾波算法[J];桂林電子科技大學(xué)學(xué)報;2010年04期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 李龍云;彭玉華;;小波變換模極大值域的一種自動濾波算法的實現(xiàn)[A];第十一屆全國信號處理學(xué)術(shù)年會（CCSP-2003）論文集[C];2003年

2 李慶奎;吳星;崔健勇;陳勤勤;;模糊漸消濾波算法[A];中國測繪學(xué)會九屆四次理事會暨2008年學(xué)術(shù)年會論文集[C];2008年

3 黃河;;插值粒子濾波算法的研究[A];2006通信理論與技術(shù)新進展——第十一屆全國青年通信學(xué)術(shù)會議論文集[C];2006年

4 胡紹林;黃劉生;;非平穩(wěn)信號的2(?)2型雙重中值容錯濾波算法[A];2003年中國智能自動化會議論文集（下冊）[C];2003年

5 尹建君;張建秋;;混合線性/非線性聯(lián)邦濾波算法及其在組合導(dǎo)航中的應(yīng)用[A];2007系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)會議論文集[C];2007年

6 張賽;劉新學(xué);劉揚;;一種改進的紅外圖像濾波算法[A];2007年光電探測與制導(dǎo)技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用研討會論文集[C];2007年

7 楊秀華;陳濤;王延風(fēng);吉桐伯;;光電跟蹤目標(biāo)的非線性濾波算法研究[A];第二屆全國信息獲取與處理學(xué)術(shù)會議論文集[C];2004年

8 秦臻;何順華;朱號東;;非線性濾波算法在動態(tài)導(dǎo)航中的應(yīng)用[A];江蘇省測繪學(xué)會2011年學(xué)術(shù)年會論文集[C];2011年

9 李勇;陳書明;陳勝剛;;一種基于YHFT-Matrix DSP的去塊效應(yīng)濾波算法的向量化實現(xiàn)[A];第十五屆計算機工程與工藝年會暨第一屆微處理器技術(shù)論壇論文集（B輯）[C];2011年

10 陳大力;薛定宇;潘峰;;一種新型的雙十字模糊濾波算法[A];2006中國控制與決策學(xué)術(shù)年會論文集[C];2006年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 梁軍;粒子濾波算法及其應(yīng)用研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2009年

2 李甫;粒子濾波算法研究及其電路設(shè)計[D];西安電子科技大學(xué);2010年

3 朱娟;蒙特卡洛濾波算法在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用[D];中國科學(xué)院研究生院（長春光學(xué)精密機械與物理研究所）;2010年

4 高怡;運載器組合導(dǎo)航高性能濾波算法研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2014年

5 孟晉麗;基于鄰域相關(guān)性的小波域濾波算法研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2006年

6 丁家琳;容積卡爾曼濾波算法研究及其在電機狀態(tài)估計中的應(yīng)用[D];西南交通大學(xué);2015年

7 黃瀛;電力系統(tǒng)繼電保護快速濾波算法研究[D];浙江大學(xué);2005年

8 洪少華;基于粒子濾波的目標(biāo)跟蹤算法與硬件實現(xiàn)研究[D];浙江大學(xué);2010年

9 姜竹青;自主導(dǎo)航中濾波算法的研究及應(yīng)用[D];北京郵電大學(xué);2014年

10 徐佳鶴;基于UKF的濾波算法設(shè)計分析與應(yīng)用[D];東北大學(xué);2008年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 油錫存;步槍射擊瞄準(zhǔn)位置校正研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

2 呂娜娜;基于一致性的分布式粒子濾波算法研究[D];長安大學(xué);2015年

3 高靜;一種改進的粒子濾波算法研究及應(yīng)用[D];延邊大學(xué);2010年

4 趙娜;粒子濾波算法的研究及改進[D];哈爾濱工程大學(xué);2009年

5 莊澤森;點目標(biāo)跟蹤的非線性濾波算法研究[D];復(fù)旦大學(xué);2009年

6 徐濤;免疫粒子群粒子濾波算法及硬件實現(xiàn)研究[D];浙江大學(xué);2010年

7 王曉卿;改進的粒子濾波算法在交互式多模型算法中的應(yīng)用[D];太原理工大學(xué);2011年

8 陳莉;粒子濾波算法的研究[D];西安電子科技大學(xué);2012年

9 戴丁樟;粒子濾波算法研究及其在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2006年

10 賀黎明;粒子濾波算法在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用[D];浙江理工大學(xué);2013年

，

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