本文關(guān)鍵詞：具有網(wǎng)絡(luò)約束和丟包傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的分布式融合濾波，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：傳感器網(wǎng)絡(luò)由于具有低功耗、低成本、分布式和自組織、易于資源共享等優(yōu)點(diǎn),而被廣泛應(yīng)用于目標(biāo)跟蹤、環(huán)境監(jiān)測、交通管制、醫(yī)療保健等領(lǐng)域。在傳感器網(wǎng)絡(luò)中,由于通信帶寬和傳感器能量等網(wǎng)絡(luò)資源的有限性,傳感器在通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)交換時(shí)往往遇到網(wǎng)絡(luò)擁塞和丟包等問題。如何在網(wǎng)絡(luò)資源有限的情況下進(jìn)行資源的有效分配和丟包補(bǔ)償是目前國內(nèi)外研究的熱點(diǎn)問題。本文將針對傳感器網(wǎng)絡(luò)中存在的網(wǎng)絡(luò)約束和丟包問題,應(yīng)用最優(yōu)化理論和信息融合估計(jì)理論研究具有網(wǎng)絡(luò)約束和丟包傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的信息融合估計(jì)算法。主要研究內(nèi)容如下:研究了傳感器網(wǎng)絡(luò)中具有帶寬或能量受限的動(dòng)態(tài)隨機(jī)變量的分布式融合濾波問題。在傳感器網(wǎng)絡(luò)中,每一個(gè)傳感器基于自身的觀測數(shù)據(jù)給出一個(gè)局部濾波值。由于通信帶寬的有限性,局部濾波值經(jīng)過量化后被傳輸?shù)饺诤现行?在融合中心,基于量化的局部濾波值設(shè)計(jì)了分布式融合量化濾波器。其中量化時(shí)的帶寬分配采用了在精度損耗受限的情況下極小化總傳輸能耗,并給出了優(yōu)化問題的近似解。研究了具有觀測丟失、狀態(tài)和觀測乘性噪聲及通道傳輸噪聲的復(fù)雜傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的加權(quán)觀測融合和分布式融合估計(jì)問題。通過將乘性噪聲轉(zhuǎn)化為加性噪聲,基于矩陣滿秩分解和加權(quán)最小二乘原理,給出了加權(quán)觀測融合估值器。該加權(quán)觀測融合估值器具有與集中式融合估值器相同的精度,即具有全局最優(yōu)性。同時(shí),對于每個(gè)單傳感器子系統(tǒng),給出了局部估值器和任意兩個(gè)傳感器子系統(tǒng)之間的估計(jì)誤差互協(xié)方差陣。在此基礎(chǔ)上,在線性最小方差意義下,給出了按矩陣加權(quán)分布式融合估值器。分析了分布式融合估計(jì)算法的穩(wěn)態(tài)特性,給出了穩(wěn)態(tài)存在的一個(gè)充分條件。研究了具有隨機(jī)丟包補(bǔ)償?shù)膫鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的最優(yōu)融合估計(jì)問題。通過一組滿足Bernoulli分布的隨機(jī)變量來描述數(shù)據(jù)從傳感器到估值器傳輸過程中具有的觀測丟失現(xiàn)象。在數(shù)據(jù)丟失時(shí)采用對傳感器觀測的一步預(yù)報(bào)值作為丟包補(bǔ)償。應(yīng)用配方法,給出了在線性無偏最小方差意義下的局部最優(yōu)線性估值器,包括濾波、預(yù)報(bào)和平滑。并應(yīng)用在線性最小方差意義下的按矩陣加權(quán)融合算法給出了分布式最優(yōu)融合估值器。推導(dǎo)了任兩個(gè)局部估計(jì)誤差之間互協(xié)方差陣的計(jì)算公式。最后,給出了集中式融合估值器。并進(jìn)行了比較仿真研究。研究了具有網(wǎng)絡(luò)帶寬受限和丟包傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的觀測加權(quán)融合量化估計(jì)問題。由于網(wǎng)絡(luò)帶寬受限,量化后的傳感器觀測數(shù)據(jù)傳輸給融合中心的過程中存在丟失現(xiàn)象。引入一個(gè)Bernoulli分布的隨機(jī)變量來描述這種丟失現(xiàn)象�；谌诤现行慕邮盏降牧炕挠^測數(shù)據(jù),提出了兩種觀測加權(quán)融合量化濾波器。一個(gè)是依賴于Bernoulli隨機(jī)變量值;另外一個(gè)依賴于Bernoulli隨機(jī)變量概率。與相應(yīng)的集中式融合濾波相比,它們具有較小的計(jì)算負(fù)擔(dān)和具有相同的精度。同時(shí),在有限帶寬約束下給出了最優(yōu)帶寬分配問題的近似最優(yōu)解。
【關(guān)鍵詞】：傳感器網(wǎng)絡(luò) 量化 網(wǎng)絡(luò)約束 丟包補(bǔ)償 觀測加權(quán)融合 分布式融合估計(jì)
【學(xué)位授予單位】：黑龍江大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP212.9;TN713
【目錄】：

• 中文摘要6-8
• Abstract8-16
• 第1章 緒論16-34
• 1.1 課題研究背景及意義16-18
• 1.2 傳感器網(wǎng)絡(luò)概述18-24
• 1.2.1 傳感器網(wǎng)絡(luò)的概念及結(jié)構(gòu)18-20
• 1.2.2 傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)和常見的狀態(tài)估計(jì)問題20-21
• 1.2.3 傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中狀態(tài)估計(jì)問題的研究現(xiàn)狀21-24
• 1.3 多傳感器信息融合技術(shù)的研究概況24-32
• 1.3.1 信息融合的主要方法25-28
• 1.3.2 信息融合的結(jié)構(gòu)28-30
• 1.3.3 多傳感器信息融合狀態(tài)估計(jì)的研究現(xiàn)狀30-32
• 1.4 主要研究內(nèi)容32-34
• 第2章 具有網(wǎng)絡(luò)約束傳感器網(wǎng)絡(luò)的分布式融合估計(jì)34-45
• 2.1 引言34
• 2.2 問題的闡述34-35
• 2.3 具有網(wǎng)絡(luò)約束傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式融合估計(jì)算法設(shè)計(jì)35-42
• 2.3.1 量化分布式融合準(zhǔn)最優(yōu)無偏線性估計(jì)濾波器35-38
• 2.3.2 極小化寬帶調(diào)度38-39
• 2.3.3 多維情況39-42
• 2.4 仿真研究42-43
• 2.5 本章小結(jié)43-45
• 第3章 具有乘性噪聲和丟包傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的融合估計(jì)45-65
• 3.1 引言45
• 3.2 加權(quán)觀測融合估計(jì)算法設(shè)計(jì)45-51
• 3.2.1 問題的闡述45-46
• 3.2.2 加權(quán)觀測融合估值器46-49
• 3.2.3 加權(quán)觀測融合與集中式融合的功能等價(jià)性49-51
• 3.3 基于概率的分布式融合估計(jì)算法51-58
• 3.3.1 局部單傳感器子系統(tǒng)的估值器51-52
• 3.3.2 分布式信息融合估值器52-55
• 3.3.3 穩(wěn)態(tài)估值器55-58
• 3.4 仿真研究58-64
• 3.5 本章小結(jié)64-65
• 第4章 具有丟包補(bǔ)償傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的融合估計(jì)65-85
• 4.1 引言65
• 4.2 問題的闡述65-67
• 4.3 分布式最優(yōu)線性估值器67-75
• 4.3.1 局部線性最優(yōu)濾波器67-69
• 4.3.2 局部線性最優(yōu)預(yù)報(bào)器和平滑器69-71
• 4.3.3 多傳感器分布式信息融合估值器71-75
• 4.4 集中式信息融合估值器75-79
• 4.5 仿真研究79-84
• 4.6 本章小結(jié)84-85
• 第5章 具有帶寬約束和丟包傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的加權(quán)觀測融合量化濾波器85-94
• 5.1 引言85
• 5.2 問題的闡述85-86
• 5.3 加權(quán)觀測量化Kalman濾波86-91
• 5.3.1 量化和帶寬分配86-87
• 5.3.2 兩種加權(quán)觀測量化Kalman濾波算法87-90
• 5.3.3 多維觀測情況90-91
• 5.4 仿真研究91-93
• 5.5 本章小結(jié)93-94
• 結(jié)論94-96
• 參考文獻(xiàn)96-104
• 致謝104-105
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文105

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