无线传感器网络中基于量化观测的粒子滤波状态估计

• 作者: 关小杰 陈军勇
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 无线传感器网络 被动跟踪 粒子滤波 量化 均方根误差
• 年，卷（期）: 2009,（9）
• 所属期刊栏目: 无线传感器网络
• 页码范围: 1337-1341
• 页数: 5页
• 分类号: TP393.03
• 字数: 4078字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2009.09.024

摘要

无线传感器网络环境下处理分布式状态估计问题,由于网络中的带宽限制,减少通信成本是非常重要的一个环节,需要将观测值量化后再传送.针对非线性系统的状态滤波问题,本文提出了一种基于量化观测的粒子滤波状态估计算法,并阐述了基于量化观测的状态估计过程.文中分别采用基于均匀量化(UQDPF)和非均匀量化(NUQDPF)观测的分布式粒子滤波算法进行状态估计,通过被动跟踪仿真实例,利用均方根误差(RMSE)比较了误差性能,并且比较了在不同量化级数下的非均匀量化算法的跟踪误差,仿真结果表明,基于非均匀量化观测的粒子滤波器具有更高的跟踪精度,是一种有效的非线性滤波算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	关小杰	华南理工大学自动化科学与工程学院	1	11	1.0	1.0
2	陈军勇	华南理工大学自动化科学与工程学院	3	12	1.0	3.0