传感器网络一致性分布式滤波算法
王长城
戚国庆
李银伢
盛安冬
1.南京理工大学自动化学院,江苏南京,2100942.南京理工大学自动化学院,江苏南京,2100943.南京理工大学自动化学院,江苏南京,2100944.南京理工大学自动化学院,江苏南京,210094
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.
关键词：一致性算法卡尔曼滤波传感器网络分布式估计
分类号：TP13(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金(61104186)
论文发表日期：2012-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 1645-1650 )
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