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西安邮电学院学报 2012年第5期17卷 10-14页

作者：白辉卢光跃王晓侃西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121

针对非信任环境下数据融合时感知数据的可靠性问题,提出了此环境下攻击节点判定算法,并采用一致估计的分布式卡尔曼滤波算法实现动态目标跟踪。该算法能有效识别攻击节点并对其篡改数据做相应处理,减小篡改数据对数据融合的影响。仿真... 详细信息

针对非信任环境下数据融合时感知数据的可靠性问题,提出了此环境下攻击节点判定算法,并采用一致估计的分布式卡尔曼滤波算法实现动态目标跟踪。该算法能有效识别攻击节点并对其篡改数据做相应处理,减小篡改数据对数据融合的影响。仿真结果验证了所提算法的有效性,准确实现了动态目标跟踪。

关键词：一致滤波无线传感器网络卡尔曼滤波

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具有时滞和测量丢失的离散随机系统最优滤波

具有时滞和测量丢失的离散随机系统最优滤波

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作者：徐龙哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

本文研究了具有时滞和测量丢失的离散随机系统的最优滤波问题。在实际系统中,时滞与测量丢失是最常见的问题之一。为了可以更准确地对系统的状态进行估计,我们研究一类具有时滞和测量丢失的系统是很有理论和实际意义的。首先,研究具有... 详细信息

本文研究了具有时滞和测量丢失的离散随机系统的最优滤波问题。在实际系统中,时滞与测量丢失是最常见的问题之一。为了可以更准确地对系统的状态进行估计,我们研究一类具有时滞和测量丢失的系统是很有理论和实际意义的。首先,研究具有乘性噪声和一步随机传感器时滞的离散随机时滞系统的最优滤波问题,系统的过程噪声与测量噪声是不相关的白噪声。利用新息分析方法以及递推射影公式,设计出了在均方意义下滤波误差最小的线性最优滤波器,并给出数值算例来验证滤波器的有效性与可行性。随后,将问题推广到一般情况,即研究具有一步随机多传感器时滞的离散随机时滞系统的最优滤波问题,为简化问题不考虑系统的乘性噪声。类似地,得到了该系统的线性最优滤波器,并通过一组数值算例来验证滤波器的可行性和有效性。其次,研究具有乘性噪声、有限步自相关过程噪声、一步随机传感器时滞和测量丢失的离散随机系统的最优滤波问题,系统的测量噪声是不相关的白噪声。我们基于均方误差最小(minimum mean square error(MMSE))的准则,设计出了估值误差最小的线性最优滤波器,并通过一组数值算例对滤波器的有效性和可行性进行了验证。最后,研究了具有测量丢失的非线性离散随机系统基于分布式无损(无迹)卡尔曼滤波(Distributed Unscented Kalman Filtering(DUKF))的一致算法,系统的过程噪声与测量噪声是不相关的白噪声。通过无损(无迹)变换(Unscented Transformation(UT))的方法设计出具有测量丢失的非线性离散随机系统的DUKF,根据一致信息(Consensus on Information(CI))的方法可以得到基于DUKF的一致算法,通过数值算例说明所设计滤波算法的一致性。

关键词：随机时滞测量丢失噪声最优滤波一致滤波

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一种新的分布式协作能量检测算法

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电讯技术 2012年第9期52卷 1480-1485页

作者：王晓侃卢光跃包志强白辉西安邮电大学通信与信息工程学院西安710121

针对集中式协作能量检测算法严重依赖中心节点的问题,提出了一种基于一致滤波器的完全分布式的协作能量检测算法。该算法不需要中心节点,次用户可以通过与其邻居次用户进行局域的数据交换,实现基于数据级融合的协作频谱感知。仿真结果表... 详细信息

针对集中式协作能量检测算法严重依赖中心节点的问题,提出了一种基于一致滤波器的完全分布式的协作能量检测算法。该算法不需要中心节点,次用户可以通过与其邻居次用户进行局域的数据交换,实现基于数据级融合的协作频谱感知。仿真结果表明,该算法比现有的集中式协作能量检测算法优越,能够实现安全的频谱感知。

关键词：认知无线电协作频谱感知一致滤波频谱感知安全

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含等式约束的丢包传感器网络分布式估计问题研究

含等式约束的丢包传感器网络分布式估计问题研究

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作者：付潇雨山东师范大学

学位级别：硕士

多传感器网络系统是由部署在特定范围内的多个传感器组成的系统,每个传感器具备独立的存储、处理和通信能力。同时,每个传感器节点可以根据所获得的信息进行决策,具有较强的鲁棒性和易扩展性。为了实现多节点协同工作和去中心化的目标,... 详细信息

多传感器网络系统是由部署在特定范围内的多个传感器组成的系统,每个传感器具备独立的存储、处理和通信能力。同时,每个传感器节点可以根据所获得的信息进行决策,具有较强的鲁棒性和易扩展性。为了实现多节点协同工作和去中心化的目标,基于多传感器网络的分布式状态估计问题成为了当前许多学者关注的焦点。然而,在实际应用环境中,往往存在不理想的情况,例如传感器故障、观测信息传输中的丢失和噪声干扰等。针对这些问题,本文研究了在高斯噪声和非高斯噪声干扰下,含等式约束的丢包传感器网络分布式估计问题。主要研究内容如下:(1)高斯噪声下含等式约束的丢包传感器网络的分布式状态估计问题。本文从两个不同的角度进行研究,并设计了两类具有等式约束的分布式卡尔曼一致滤波器。首先,利用丢包变量的统计特性,提出了第一类无约束的分布式卡尔曼滤波器。由于每个节点只能与邻近节点进行通信,所以每个节点获得的测量信息集是不同的,导致各节点的估计值存在差异。为了解决各节点估计值存在差异的问题,通过添加一致项的方式,设计了第一类无约束的分布式卡尔曼一致滤波器。然而,在分析第一类滤波器的收敛性时,需要考虑李雅普诺夫方程的稳定性问题,即要求系统矩阵是稳定的。为了消除这个严格的限制条件,本文利用时间戳技术设计了第二类无约束的分布式卡尔曼一致滤波器。第二类滤波器的估计增益只需要求解一个修正的黎卡提方程,成功消除了李雅普诺夫方程的限制。其次,为了进一步提高估计精度,本文利用已知的状态等式约束信息,把无约束估计值投影到约束平面上,得到了两类满足等式约束的分布式卡尔曼一致滤波器。最后,通过仿真实验验证了所提出滤波算法的有效性。(2)非高斯噪声下含等式约束的丢包传感器网络的分布式状态估计问题。本文提出了一类基于协方差交叉融合的等式约束分布式最大相关熵卡尔曼滤波器。首先,针对观测丢失和非高斯噪声干扰的情况,本文利用时间戳技术和最大相关熵准则提出了分布式最大相关熵卡尔曼滤波器。由于每个节点观测信息的数量和质量不同,导致各节点的估计值不同。为了提高各节点估计值的一致性,本文使用协方差交互融合算法把邻居节点的估计值进行加权合并,得到了基于协方差交叉融合的分布式最大相关熵卡尔曼滤波器。其次,为了进一步提高滤波器的估计精度,本文利用已知的状态等式约束信息设计了基于协方差交叉融合的等式约束分布式最大相关熵卡尔曼滤波器。最后,仿真结果表明所提出的滤波器不仅在非高斯噪声下有着良好的性能而且在高斯噪声下也接近传统卡尔曼滤波算法的性能。

关键词：分布式卡尔曼滤波一致滤波状态等式约束最大相关熵丢包

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基于分布式车辆速度检测信息的城市快速路交通状态估计

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交通运输工程与信息学报 2016年第4期14卷 105-112页

作者：符旭欧梦宁闫旭普张利国北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124

移动通讯与便携式交通检测技术的进步,使得路网交通信息采集更加准确和便捷,也使得估计道路任意位置、任何时刻处的交通参数成为可能。作为一个典型的分布式参数系统,交通流动态由道路交通状态与边界上交通需求-供给关系共同确定。针对... 详细信息

移动通讯与便携式交通检测技术的进步,使得路网交通信息采集更加准确和便捷,也使得估计道路任意位置、任何时刻处的交通参数成为可能。作为一个典型的分布式参数系统,交通流动态由道路交通状态与边界上交通需求-供给关系共同确定。针对城市快速路,本文通过车辆GPS速度检测参数构建观测网络,利用扩展卡尔曼滤波同步估计子路段的交通密度和边界流量,然后采用一致性平均算法融合上下游子路段的边界流量,更新交通参数估计,实现城市快速路网交通状态的实时分布式估计。最后利用Pe MS和Mobile Century交通数据验证了该方法的有效性。

关键词：一致滤波卡尔曼滤波交通状态估计融合

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