非均匀拓扑网络中的分布式一致性状态估计算法

• 作者: 丁自然 刘俊 刘瑜 徐从安 王聪 齐林
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 传感器网络 非均匀拓扑 状态估计 卡尔曼一致性滤波 自适应权值分配
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 电子技术
• 页码范围: 1917-1925
• 页数: 9页
• 分类号: TP393
• 字数: 8034字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2018.09.04

摘要

分布式一致性状态估计是传感器网络中节点对目标的一种有效的估计融合方法.针对网络非均匀拓扑情况下的一致性状态估计问题,首先,研究了分布式传感器网络一致性状态估计框架,提出了四级功能模型,从信息处理、交互及融合的角度描述了一致性状态估计技术的主要流程;其次,考虑网络非均匀拓扑时一致性收敛速度较慢的情况,根据节点间通信链接的重要性设计了基于动态拓扑信息的自适应权值分配方法,在此基础上提出了基于自适应加权的卡尔曼一致性滤波(adaptive weighted Kalman consensus filter,AW-KCF)算法.仿真结果显示,AW-KCF在非均匀拓扑的稀疏网络中具有较快的一致性收敛速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘瑜	海军航空大学信息融合研究所	77	343	9.0	14.0
3	徐从安	海军航空大学信息融合研究所	15	40	3.0	5.0
4	王聪	海军航空大学信息融合研究所	10	46	4.0	6.0
5	齐林	海军航空大学信息融合研究所	9	43	5.0	6.0
8	刘俊	海军航空大学信息融合研究所	9	81	4.0	9.0
9	丁自然	海军航空大学信息融合研究所	1	1	1.0	1.0