排序方式： 共有1条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
研究了面向网络攻击的无线传感器网络的分布式目标估计问题.由于测量范围有限,网络中只有部分传感器能测量到目标,而且节点受到随机的攻击从而使得测量值被注入虚假信息.在此背景下,本文提出了基于攻击检测识别策略的改进分布式卡尔曼滤波算法.在该算法中,节点首先基于设计给出的攻击识别阈值来判断其是否受到攻击,生成识别因子;然后以估计误差协方差的迹最小为信息融合原则来设计一致性卡尔曼滤波算法,对处于监测域内的运动目标进行分布式状态估计.同时,分析了算法的收敛性,明确给出了网络估计误差均方有界的随机攻击概率的充分条件.最后用数值仿真验证了算法的有效性和优越性. 相似文献
1