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具有随机时延和丢包的分布式融合估计器

计算机仿真 2019年第10期36卷 277-284页

作者：王元鑫赵国荣韩旭廖海涛海军航空大学岸防兵学院

针对分布式融合框架,考虑了具有模型不确定性、传感器失效、数据传输时延和丢包的多传感器融合估计问题.其中,利用系统矩阵中的乘性随机噪声来描述模型的不确定性,利用量测方程中相互独立的二值随机变量来描述传感器失效现象,局部最优... 详细信息

针对分布式融合框架,考虑了具有模型不确定性、传感器失效、数据传输时延和丢包的多传感器融合估计问题.其中,利用系统矩阵中的乘性随机噪声来描述模型的不确定性,利用量测方程中相互独立的二值随机变量来描述传感器失效现象,局部最优估计传送至融合中心的过程中存在着随机时延和丢包现象,在融合中心创建符合信号存储原则的时延-丢包模型.设计了一种局部增益,使最优无偏估计器的误差协方差最小,利用线性最小方差融合估计方法,推导出递推形式下的分布式融合估计器.最后,通过算例仿真有效证明了所设计融合估计器的性能.

关键词：传感器失效随机时延丢包分布式估计

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基于压缩感知的分布式协同估计算法

电讯技术 2017年第4期57卷 377-381页

作者：张亚东姚彦鑫北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101

为了降低分布式协同估计算法的计算量并改善其收敛性能,提出了基于压缩感知(CS)和递归最小二乘(RLS)的分布式协同估计算法。该算法在传统RLS分布式协同估计算法的基础上引入压缩感知技术,首先在压缩域中进行递归最小二乘运算,然后利用... 详细信息

为了降低分布式协同估计算法的计算量并改善其收敛性能,提出了基于压缩感知(CS)和递归最小二乘(RLS)的分布式协同估计算法。该算法在传统RLS分布式协同估计算法的基础上引入压缩感知技术,首先在压缩域中进行递归最小二乘运算,然后利用压缩感知重构算法得到未知参数向量的估计值。提出的算法能够在增量式策略和两种模式的扩散式策略下实现对未知向量的有效估计。理论分析和仿真结果表明,该算法一方面降低了RLS分布式协同估计算法的计算量,另一方面保持较快的收敛速度与良好的均方误差性能。

关键词：分布式估计压缩感知递归最小二乘增量式策略扩散式策略

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分布式扩散估计算法研究

分布式扩散估计算法研究

作者：李昕煜西南大学

学位级别：硕士

分布式估计是分布式信号处理领域的一项重要分支,它通过节点间合作的方式从噪声环境中估计感兴趣的参数值。分布式估计因具有更强的灵活性,鲁棒性以及更好的能量有效性已成为无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)的重要应用,... 详细信息

分布式估计是分布式信号处理领域的一项重要分支,它通过节点间合作的方式从噪声环境中估计感兴趣的参数值。分布式估计因具有更强的灵活性,鲁棒性以及更好的能量有效性已成为无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)的重要应用,并广泛运用于精密农业,环境监测,军事或空中监视等实际应用中。而无线传感器网络是分布式估计在实际环境运用中的重要依托,两者相辅相成,互相促进。其中,分布式扩散最小均方算法(Diffusion Least Mean Square,DLMS)是一种经典的分布式估计的方法。然而,DLMS算法也存在着某些缺点,例如:当网络中节点与自己直接相邻的邻居节点进行交换信息时,如果单纯地扩大交换信息的邻居节点范围会在一定程度上提高估计的准确性,但通信量也会显著增加;除此之外,在环境噪声为高斯噪声的情况下,DLMS算法可以实现较好的估计效果,而环境噪声为非高斯时,尤其是脉冲噪声情况下,估计准确性将会急剧下降。本文针对DLMS算法采取多跳邻居节点通信的方法来提高估计准确性,造成通信量显著增加的问题,设计了一种减少通信量的多跳减小通信量的扩散最小均方(Multi-hop Reduce Communication Least Mean Square,Multi-hop RC-DLMS)算法。该算法通过扩大目的节点交换信息的邻居节点范围,并且在不同范围的邻居节点中,选取部分节点进行通信。该算法不仅能提高DLMS估计算法的准确性,又能有效的减少因扩大通信范围而显著增加的通信量,实现通信量和估计准确性的有效均衡。本文还考虑了当环境噪声为非高斯情况时,基于传统二阶代价函数的分布式估计算法如DLMS,扩散递推最小二乘(Diffusion Recursive Least Square,DRLS)算法不再适用的情况,进而在本文中引入广义最大相关熵算法。并且,由于传统的单任务网络不考虑估计任务之间的相关性,本文针对多任务估计,提出了基于多任务的分布式扩散广义最大相关熵算法,研究了多任务之间的相关性对算法估计性能的影响。仿真结果表明,该算法同相关算法相比实现了更好的估计性能。

关键词：分布式估计无线传感器网络多跳RC-DLMS 多任务广义最大相关熵

带乘性噪声和欺骗攻击的网络化时变系统的分布式最优估计

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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黑龙江大学自然科学学报 2020年第6期37卷 726-734页

作者：赵磊孙书利黑龙江大学电子工程学院哈尔滨150080

研究了传感器网络中带乘性噪声和欺骗攻击的时变系统的分布式估计问题。考虑到网络欺骗攻击信号的通信衰减,给出了一种网络欺骗攻击模型,提出了一种在线性无偏最小方差意义下的分布式最优估计算法。仿真例子验证了此算法的有效性。

关键词：传感器网络乘性噪声欺骗攻击分布式估计线性无偏最小方差

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线性时不变系统的分布式固定时间观测器

控制与决策 2024年

作者：张锬吴怀宇朱振华郑秀娟关治洪武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心华中科技大学人工智能与自动化学院武汉科技大学机器人与智能系统研究院

针对线性时不变系统的分布式状态估计问题,基于双极限加权齐次估计理论和可观测性分解方法提出了一类分布式固定时间收敛观测器.首先,针对单输入单输出积分链式系统，使用双极限加权齐次性方法设计集中式固定时间观测器.然后,基于可观... 详细信息

针对线性时不变系统的分布式状态估计问题,基于双极限加权齐次估计理论和可观测性分解方法提出了一类分布式固定时间收敛观测器.首先,针对单输入单输出积分链式系统，使用双极限加权齐次性方法设计集中式固定时间观测器.然后,基于可观测性分解将线性时不变系统分为可观测和不可观测子系统.传感器网络中每个智能体以集中式观测器为基础,在固定时间内仅用系统输出测量值重构局部可观子状态,其次利用智能体之间状态信息构造一致性算法在固定时间内估计出局部不可观测子状态,从而在固定时间内实现状态全知.不同于已有工作,本文不需要构造具体的李雅普诺夫函数就可以给出收敛时间的显示表达式.最后通过仿真验证了所设计观测器的有效性.

关键词：分布式估计线性系统加权齐次性固定时间观测器可观测性分解传感器网络

网络攻击下基于分布式意图识别的集群逃逸与汇聚控制

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控制与决策 2024年

作者：张祥银张曦梁张天数字社区教育部工程研究中心北京工业大学北京人工智能研究院北京工业大学信息学部

多机器人或无人机组成的集群在执行任务的过程中,当探测到未知外部个体时,需要识别其意图来决定如何应对.然而,集群内部节点会受到针对测量信号的干扰攻击,导致对外部个体的测量存在误差,进而影响到对其意图的识别.针对此问题,本文设计... 详细信息

多机器人或无人机组成的集群在执行任务的过程中,当探测到未知外部个体时,需要识别其意图来决定如何应对.然而,集群内部节点会受到针对测量信号的干扰攻击,导致对外部个体的测量存在误差,进而影响到对其意图的识别.针对此问题,本文设计了一种考虑网络攻击的基于分布式意图识别的集群控制算法.在该算法中,集群内部执行集群控制律,当探测到未知外部个体时,集群内部各个节点采用攻击识别算法来识别其是否受到网络攻击;然后,利用基于攻击识别策略的分布式卡尔曼滤波算法,对外部个体的状态进行分布式状态估计,以最大程度上削弱网络攻击对测量值的影响;接着,利用Fréchet距离计算期望轨迹与测量轨迹的相似性,并采用基于分布式共识算法来判断该外部个体的意图,作出逃逸或汇聚控制.最后,通过仿真结果验证所提方法的有效性.

关键词：网络攻击分布式估计集群控制卡尔曼滤波攻击识别状态估计

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基于扰动块的柔性臂分布式滚动时域估计

上海交通大学学报 2022年第7期56卷 868-876页

作者：徐晨辉俞芳慧何德峰浙江工业大学信息工程学院杭州310023

针对柔性机械臂因在实际运动过程中易发生变形而需进行状态监测的问题,提出一种基于扰动块的分布式滚动时域估计算法.在分布式一致性滚动时域估计的基础上,通过设计扰动块并将其应用于估计窗口内的过程扰动序列,减少了与优化相关的变量... 详细信息

针对柔性机械臂因在实际运动过程中易发生变形而需进行状态监测的问题,提出一种基于扰动块的分布式滚动时域估计算法.在分布式一致性滚动时域估计的基础上,通过设计扰动块并将其应用于估计窗口内的过程扰动序列,减少了与优化相关的变量,从而降低了算法的计算量,实现快速性.通过分析算法在最大分块长度下的可行性与收敛性,建立了保证算法的优化问题存在等价解的假设条件,并将结果推广到了过程扰动任意分块的情况.仿真结果表明:与不加扰动块的算法相比,所提算法能在不影响估计误差的前提下有效缩短计算时间.

关键词：柔性机械臂状态估计滚动时域估计分布式估计扰动块

一类基于分数阶梯度信息的变阶次扩散LMS算法

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中国科学：信息科学 2024年第8期54卷 1907-1923页

作者：杨洋莫立坡左敏于永光北京工商大学数学与统计学院北京100048 北京工商大学计算机与人工智能学院北京100048 北京交通大学数学与统计学院北京100044

针对分布式网络中的参数估计问题,本文提出了一类基于分数阶梯度信息的扩散LMS算法,主要利用分数阶梯度的变阶次机制来提升算法的各项性能.首先,针对已有的集中式分数阶梯度LMS算法,将其推广到分布式网络中的参数估计问题上来.进而,讨... 详细信息

针对分布式网络中的参数估计问题,本文提出了一类基于分数阶梯度信息的扩散LMS算法,主要利用分数阶梯度的变阶次机制来提升算法的各项性能.首先,针对已有的集中式分数阶梯度LMS算法,将其推广到分布式网络中的参数估计问题上来.进而,讨论了所提算法的收敛速度和收敛精度.其次,考虑到分数阶阶次对于算法性能的影响,设计了一个变分数阶阶次的策略来充分发挥分数阶的优点以提升算法的收敛特性.进一步,证明了切换拓扑结构下所提算法的收敛性.最后,通过数值仿真结果,从收敛速度、收敛精度、鲁棒性等角度验证了所提算法的有效性和优越性.

关键词：分布式估计扩散式LMS算法适应性滤波切换拓扑分数阶微积分

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基于两段滤波的传感器网络分布式一致性估计

基于两段滤波的传感器网络分布式一致性估计

作者：王瑞玺黑龙江大学

学位级别：硕士

在传感器网络系统中,一致性估计算法的研究是近年来的热点之一。一致性策略是各个传感器与邻居节点相互交换信息,随着时间的推移,这些信息会在整个传感器网络中传播,大大提高了传感器网络的估计精度,降低了通信能量的损耗。当有新的传... 详细信息

在传感器网络系统中,一致性估计算法的研究是近年来的热点之一。一致性策略是各个传感器与邻居节点相互交换信息,随着时间的推移,这些信息会在整个传感器网络中传播,大大提高了传感器网络的估计精度,降低了通信能量的损耗。当有新的传感器加入或者某一传感器发生故障时,具有较强的适应能力。本文针对多传感器网络化系统,研究了分布式一致性滤波问题。主要研究内容如下:1.针对带不相关噪声的多传感器网络化系统,在每个传感器节点上提出了具有两段滤波结构的分布式一致性滤波算法。在每一时刻,第一段滤波为:各传感器节点基于自身观测数据进行局部滤波;第二段滤波为:各邻居传感器节点之间进行估值交换,然后应用线性无偏最小方差矩阵加权最优融合估计算法进行融合估计,以此类推,经过多次信息交换与融合之后,各传感器节点的最终融合估计精度趋于一致。所提出的矩阵加权最优分布式一致性滤波算法每次融合要求融合估计误差互协方差阵的计算。为避免互协方差矩阵的计算,又提出了三种次优分布式一致性滤波算法,并对所提出的算法进行了精度比较。所提出的最优和次优分布式估计算法都具有较好的一致性。2.针对带相关噪声的多传感器网络化系统,在每个传感器节点上提出了具有两段滤波结构的分布式一致性滤波算法。类似前面分布式滤波器的结构,通过极小化误差方差矩阵求得最优增益矩阵,推导出了任意两传感器节点之间不同融合次数下的互协方差矩阵。经过多次数据交换和融合估计,每个传感器节点的最终融合估计精度趋于一致。为了减小计算负担,又分别基于序贯协方差交叉和逆协方差交叉融合算法给出了次优分布式一致性滤波算法。3.针对带不相关噪声的多传感器网络化系统,为了避免邻居节点局部估计的重复利用,提出了具有两段滤波结构的序贯分布式一致性滤波算法。在传感器网络中,任意两传感器之间存在最短链路通讯。每一时刻,第一段滤波:各传感器节点基于自己观测数据进行局部滤波;第二段滤波:各传感器节点间通过最短通讯链路互相交换局部滤波,每进行一次交换,基于前次融合结果序贯地对局部滤波进行融合处理,以此类推,最终融合估计趋于一致。所提出的算法要求融合估值与局部估值之间的互协方差阵的计算。为减少计算负担,基于并行协方差交叉融合算法,又提出了一种次优分布式一致性估计算法。4.在前一问题研究的基础上,提出了基于先验融合估计结果的分布式一致性滤波算法。区别1、2、3中每进行一次信息交换就进行一次融合估计的结构,将采用各传感器节点通过最短路径链接通信以获得彼此的信息,直至交换获得其余所有传感器节点的信息后,再进行一次融合估计,使得每个传感器节点的最终融合估计趋于一致。设计了相应的分布式最优和次优一致性滤波算法。通过利用先验融合估计改善了估计精度。由于每时刻只进行一次融合估计,减小了计算负担。

关键词：分布式估计一致性滤波传感器网络两段滤波融合估计