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针对无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)在实际应用中不可避免的数据包丢失现象,本文研究了分布式卡尔曼一致性滤波算法(distributed Kalman consensus filtering algorithm,DKF)在两类丢包情况下的稳定性和滤波性能问题,通过矩阵论理论分析得出了估计误差协方差收敛所能容忍的极限丢包率.然后,考虑到传感器节点能量有限,基于逾渗模型构建了一种能量可调的改进型分布式一致性卡尔曼滤波器,该滤波器充分利用无线传感器节点冗余布置的特点,以较小的滤波精度下降为代价,获取网络寿命的大幅度提高,实现了该分布式滤波器在滤波精度与能量消耗两个关键指标的有效权衡.最后利用仿真实例验证了所提出算法的有效性. 相似文献
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现有的带有一致性策略的分布式 滤波方法包含两个步骤:与相邻传感器节点交互通信的一致性步骤, 以及本地滤波步骤. 本文分析了一致性跟踪误差对于本地估计误差的影响, 并针对此影响, 提出了新的分布式H∞滤波方法. 当采样周期中一致性迭代次数有限时, 本文提出的方法能够抑制一致性跟踪误差对本地估计误差的影响;当采样周期中一致性迭代次数趋于无穷, 即一致性跟踪误差收敛到零时, 本文提出的分布式算法中的本地滤波就等价于集中式滤波. 仿真表明了本文方法的有效性. 相似文献
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针对无线传感器网络( WSNs)在测量数据丢包不确定性情况下的分布式H∞滤波问题,提出一种基于传感器丢包率不确定性预测的分布式H∞滤波算法。通过设计一种线性全阶滤波器,使得滤波误差能够收敛在均方渐近为零,同时抑制外界的干扰造成的H∞滤波衰减。根据滤波参数符合伯努利分布随机分布的原理,利用Lyapunov函数的方法,通过寻找最佳的滤波参数来保证在丢包率不确定的情况下对真值预测的随机稳定性。实验仿真结果表明:当观测数据存在不确定性丢包时,该滤波算法能发挥有效的滤波效果。 相似文献
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基于自适应加权融合的分布式滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对存在丢包的传感器网络中每个传感器节点对目标估计确信度不同的问题,提出一种基于自适应加权融合的分布式滤波算法.考虑节点在网络中的影响力及其节点属性,将节点重要度与传感器网络节点观测数据间的支持度线性加权,获得每个传感器节点对目标的估计确信度,并将该确信度构成的融合权值引入节点状态估计值的一致性协议中,更新传感器节点对目标的状态估计值,提高分布式滤波算法的估计精度和传感器节点估计值的一致性.仿真结果验证了所提出方法的有效性. 相似文献
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针对传感网路中存在的丢包问题,提出了一种新的基于一致性的滤波方法。对于节点的检测数据丢包,该滤波引入一致性协议提高了网络对于丢包的鲁棒性;对于传感器节点之间的通信丢包,该滤波引入了丢包补偿的方法。通过与已有丢包算法仿真对比,该方法具有更好的估计精度。 相似文献
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卡尔曼一致滤波算法综述 总被引:2,自引:0,他引:2
以应用传感器网络进行分布式估计为研究背景,对卡尔曼一致滤波问题进行综述.系统地介绍了各种卡尔曼一致滤波算法,其中包括几种典型的基础算法、自适应估计算法、优化算法以及带丢包、带牵制控制等滤波算法.最后,对卡尔曼一致滤波算法的进一步研究方向进行了展望. 相似文献
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针对网络化多传感器分布式估计中传感器能量和通信网络带宽约束问题,提出一种基于降低发送频率和数据压缩降维的分布式一致性融合估计算法.为了满足通信网络带宽要求,各传感器节点直接选取局部估计信号的部分分量进行传输;与此同时,各节点随机间歇式发送数据包到其他节点来节省能量.在给定一致性权重下,建立以一致性估计器增益为决策变量,以所有传感器节点有限时域下状态融合估计误差协方差矩阵的迹的和为代价函数的优化问题,基于Lyapunov稳定性理论给出使得融合估计误差在无噪声时渐近稳定的一致性估计器增益存在的充分条件,并通过最小化代价函数的上界得到一组次优的一致性估计器增益值.最后,通过算例仿真验证算法的有效性. 相似文献
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Motivated by navigation and tracking applications within sensor networks, we consider the distributed estimation problem over wireless sensor network. We propose a consensus based Kalman filtering algorithm based on optimal Linear Quadratic Gaussian control, in which each sensor can observe the dynamical system state, process the information data individually and communicate with each other within a sensing range. We provide a sufficient condition for the convergence of the proposed algorithm, and also give an upper bound for the estimation error covariance. Further, we find an optimal consensus gain for minimizing the network estimation error. Considering the occasional sensor fault and limited sensor energy, we investigate the proposed algorithm using only a subset of sensors to observe the dynamical system. With the assistance of the simulations, we verify the effectiveness of the proposed algorithms and present some interesting examples. 相似文献
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Optimal distributed Kalman filtering fusion for a linear dynamic system with cross-correlated noises
In this article, we study the distributed Kalman filtering fusion problem for a linear dynamic system with multiple sensors and cross-correlated noises. For the assumed linear dynamic system, based on the newly constructed measurements whose measurement noises are uncorrelated, we derive a distributed Kalman filtering fusion algorithm without feedback, and prove that it is an optimal distributed Kalman filtering fusion algorithm. Then, for the same linear dynamic system, also based on the newly constructed measurements, a distributed Kalman filtering fusion algorithm with feedback is proposed. A rigorous performance analysis is dedicated to the distributed fusion algorithm with feedback, which shows that the distributed fusion algorithm with feedback is also an optimal distributed Kalman filtering fusion algorithm; the P matrices are still the estimate error covariance matrices for local filters; the feedback does reduce the estimate error covariance of each local filter. Simulation results are provided to demonstrate the validity of the newly proposed fusion algorithms and the performance analysis. 相似文献
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组合导航系统作为重要的定位和姿态测量的技术手段,其基本设计思想是将GPS和SINS等导航设备输出的信息经过滤波器进行最优估计。但在采用Riccati方程更新协方差矩阵和计算Kalman增益过程中,截断误差随着迭代次数的增大而累积,破坏协方差矩阵的正定性和对称性,降低滤波器计算的数值稳定性,严重时导致组合系统故障发散。本文建立了Riccati方程一阶误差模型,从理论上分析截断误差对滤波器估计性能的影响,引入基于Bierman算法和Thorton算法的Kalman滤波器进行更新方法,解决了截断误差引起的滤波器数值稳定性的问题。通过强实时半物理仿真系统验证表明,相比于基于Kalman滤波器的系统,基于Bierman-Thorton算法的组合导航系统有更强的数值稳定性和较高的导航精度。 相似文献
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Ling Shi 《Automatic Control, IEEE Transactions on》2009,54(9):2230-2234
In this technical note we consider the problem of distributed discrete-time state estimation over sensor networks. Given a graph that represents the sensor communications, we derive the optimal estimation algorithm at each sensor. We further provide a closed-form expression for the steady-state error covariance matrices when the communication graph reduces to a directed tree. We then apply the developed theoretical tools to compare the performance of two sensor trees and convert a random packet-delay model to a random packet-dropping model. Examples are provided throughout the technical note to support the theory. 相似文献
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Acoustic echo canceller (AEC) is used in communication and teleconferencing systems to reduce undesirable echoes resulting from the coupling between the loudspeaker and the microphone. In this paper, we propose an improved variable step-size normalized least mean square (VSS-NLMS) algorithm for acoustic echo cancellation applications based on adaptive filtering. The steady-state error of the NLMS algorithm with a fixed step-size (FSS-NLMS) is very large for a non-stationary input. Variable step-size (VSS) algorithms can be used to decrease this error. The proposed algorithm, named MESVSS-NLMS (mean error sigmoid VSS-NLMS), combines the generalized sigmoid variable step-size NLMS (GSVSS-NLMS) with the ratio of the estimation error to the mean history of the estimation error values. It is shown from single-talk and double-talk scenarios using speech signals from TIMIT database that the proposed algorithm achieves a better performance, more than 3 dB of attenuation in the misalignment evaluation compared to GSVSS-NLMS, non-parametric VSS-NLMS (NPVSS-NLMS) and standard NLMS algorithms for a non-stationary input in noisy environments. 相似文献
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针对粒子滤波中重要性密度函数难以选取和粒子退化导致的计算精度下降的问题,提出一种新的自适应高斯粒子滤波算法。通过高斯混合密度函数和UT变换来获取状态均值和协方差阵,选择并计算合适的自适应因子来调节均值和方差,在迭代过程中可动态调节重要性密度函数,并用WEM和EM步骤代替重采样,上述滤波算法考虑了最新量测信息的影响,使滤波性能明显改善,能更好地解决非线性非高斯系统模型的抗干扰问题。将提出的算法应用于SINS/GPS组合导航系统跑车试验中,结果表明上述滤波算法能提高导航解算的精度,其性能明显优于已有滤波,同时验证了当系统出现噪声干扰突然变化时提出算法的有效性。 相似文献
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L波段数字航空通信系统(L-DACS)是未来20年乃至更长时间航空通信需求的航空通信系统。为了解决接收机更好地区别有用信号,通过研究固定步长EASI算法和变步长EASI(VS-EASI)算法,提出一种基于优选估计函数的EASI峭度变步长(Q-EASI)算法。该算法根据信号的分离状态与峭度方差的关系,使步长随峭度方差的变化而变化,从而使收敛速度与稳态误差之间的矛盾得以缓解,并在信号分离的不同阶段使用不同的估计函数,使稳态误差得以减小。仿真验证,新算法相对于传统算法在稳定性和收敛速度上都有较大提高。 相似文献