【摘要】：近年來(lái),多傳感器信息融合估計(jì)受到了越來(lái)越多的關(guān)注,并廣泛應(yīng)用于移動(dòng)機(jī)器人,智能電網(wǎng)等領(lǐng)域,基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSNs)的分布式融合估計(jì)問(wèn)題已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)外的研究熱點(diǎn).例如,移動(dòng)機(jī)器人追蹤,多傳感器三容水箱液面估計(jì)以及溫室區(qū)域溫度控制估計(jì)等實(shí)際問(wèn)題都是基于分布式估計(jì)或融合估計(jì)理論的.然而基于WSNs的融合估計(jì)框架中,由于網(wǎng)絡(luò)的介入使得數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中會(huì)受到時(shí)延和丟包等網(wǎng)絡(luò)誘導(dǎo)特征以及惡意的網(wǎng)絡(luò)攻擊等影響,這些因素都可能導(dǎo)致估計(jì)性能下降,也使得融合估計(jì)系統(tǒng)的分析和設(shè)計(jì)面臨諸多挑戰(zhàn).因此如何降低多傳感器信息傳輸過(guò)程中誘導(dǎo)的網(wǎng)絡(luò)不確定因素對(duì)狀態(tài)估計(jì)的影響,是基于WSNs的分布式估計(jì)研究的難點(diǎn)之一,設(shè)計(jì)一個(gè)魯棒性強(qiáng),可靠度高的分布式濾波算法是實(shí)現(xiàn)信息融合問(wèn)題的關(guān)鍵所在,但是針對(duì)這些問(wèn)題的研究工作還較少.考慮到多傳感器多率異步采樣機(jī)制,傳輸過(guò)程中時(shí)延和丟包等網(wǎng)絡(luò)誘導(dǎo)特征以及網(wǎng)絡(luò)攻擊,本文研究基于WSNs的分布式融合估計(jì)問(wèn)題,研究的主要工作及取得的創(chuàng)新性成果如下(1)綜述了多傳感器分布式融合估計(jì)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀和存在的挑戰(zhàn)性問(wèn)題.(2)研究帶有模型不確定性,網(wǎng)絡(luò)誘導(dǎo)時(shí)延和數(shù)據(jù)丟包的無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)分布式融合估計(jì)問(wèn)題,設(shè)計(jì)一種基于魯棒Kalman濾波分布式融合估計(jì)器.針對(duì)不同傳感器在數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中出現(xiàn)的多通道網(wǎng)絡(luò)誘導(dǎo)時(shí)延,利用補(bǔ)償機(jī)制將時(shí)滯系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為無(wú)時(shí)延系統(tǒng)進(jìn)行研究,并利用多個(gè)伯努利序列來(lái)分別建模不同通道的數(shù)據(jù)丟包現(xiàn)象.基于成功到達(dá)的采樣數(shù)據(jù),設(shè)計(jì)一組基于魯棒Kalman濾波算法的網(wǎng)絡(luò)化估計(jì)器來(lái)得到局部估計(jì),并利用協(xié)方差交互融合方法來(lái)減少通信和計(jì)算負(fù)擔(dān),獲得比局部估計(jì)精度更高的融合估計(jì)器.(3)進(jìn)一步研究一類帶有多傳感器多率采樣的網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)分層分簇融合估計(jì)問(wèn)題.考慮到傳感器節(jié)點(diǎn)的空間分布性和能量受限等特征,提出一種基于簇內(nèi)局部估計(jì)和簇間融合估計(jì)的雙層異步分布式估計(jì)策略.考慮無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的丟包和網(wǎng)絡(luò)攻擊現(xiàn)象,在簇頭節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)一個(gè)基于簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)多率采樣數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)化強(qiáng)跟蹤濾波器來(lái)獲得系統(tǒng)的局部估計(jì),其中引入的時(shí)變漸消因子可以補(bǔ)償由異步采樣和未知系統(tǒng)干擾導(dǎo)致的建模誤差.其次,利用多個(gè)鄰居簇頭節(jié)點(diǎn)的局部狀態(tài)估計(jì)或預(yù)測(cè)狀態(tài)估計(jì)信號(hào),提出一種帶有時(shí)變?nèi)诤蠒r(shí)刻的多率融合估計(jì)方法.所提方法充分考慮了多傳感器多率采樣方式、多率數(shù)據(jù)的多通道傳輸以及分層分簇的分布式結(jié)構(gòu),適用于異步多傳感器分布式估計(jì)系統(tǒng).本文針對(duì)帶有多傳感器多率異步采樣,傳輸過(guò)程中時(shí)延、丟包和網(wǎng)絡(luò)攻擊等網(wǎng)絡(luò)誘導(dǎo)特征分布式融合估計(jì)問(wèn)題進(jìn)行研究,設(shè)計(jì)了兩類濾波融合方法,分別對(duì)移動(dòng)目標(biāo)追蹤和三容水箱ITTS進(jìn)行數(shù)值仿真,其實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提分布式融合估計(jì)方法的可行性.
【學(xué)位授予單位】：山西大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP212.9

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