基于超长线状分簇结构的卡尔曼滤波融合算法

• 作者: 何斌 唐利敏 李刚 许点红
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 无线传感器网络 分簇 卡尔曼滤波 数据融合 结构健康监测
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 网络新技术与应用
• 页码范围: 70-74
• 页数: 5页
• 分类号: TP274
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.161115

摘要

以应用于隧道结构健康监测的无线传感器网络为基础，针对长线形的隧道结构和分布式的节点布置，提出了超长线状多跳非均匀分簇结构。通过考虑节点剩余能量和优化簇头分簇半径，降低并平衡节点能耗。针对传感器数据冗余量大的问题，提出了基于超长线状分簇结构的分布式卡尔曼滤波融合算法。利用单节点不同时刻的数据，通过卡尔曼滤波器得到局部估计值，降低数据时间冗余度。在簇头节点端和汇聚节点端分别实现分布式卡尔曼滤波融合算法，降低数据空间冗余度，达到具有一致性的网络数据估计值。实验结果表明：该方法能有效实现超长线状分簇结构下的分布式数据融合，具有高可靠性和准确性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李刚	同济大学电子与信息工程学院	96	924	16.0	28.0
2	何斌	同济大学电子与信息工程学院	93	449	12.0	18.0
3	唐利敏	同济大学电子与信息工程学院	5	8	2.0	2.0
4	许点红	同济大学电子与信息工程学院	4	8	2.0	2.0