原文服务方: 控制理论与应用       
摘要:
为了改善分布式传感器网络的估计性能,提出了一种基于状态预测一致的滤波算法.在对局部估计值进行一致化处理的基础上,重点研究了利用邻居节点前一时刻的估计值对当前局部状态预测值进行修正来提高估计精度.给出了一种一致性增益的选择方法,利用李雅普诺夫方法得到了算法收敛的充分条件,并讨论了影响算法收敛速度的因素.仿真结果表明了算法的有效性,并发现节点度较大的传感器在网络估计中发挥着重要作用,可通过调整这类节点的一致性系数来改善算法性能.
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内容分析
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文献信息
篇名 传感器网络一致性分布式滤波算法
来源期刊 控制理论与应用 学科
关键词 一致性算法 卡尔曼滤波 传感器网络 分布式估计
年,卷(期) 2012,(12) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 1645-1650
页数 6页 分类号 TP13
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 盛安冬 南京理工大学自动化学院 103 530 13.0 15.0
2 戚国庆 南京理工大学自动化学院 65 269 8.0 12.0
3 李银伢 南京理工大学自动化学院 51 232 8.0 11.0
4 王长城 南京理工大学自动化学院 5 44 4.0 5.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
一致性算法
卡尔曼滤波
传感器网络
分布式估计
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
4979
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72515
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