适用于稀疏动态无线传感器网络的并行融合分布式无迹信息滤波算法
汤文俊1
张国良2
曾静3
徐君2
姚二亮2
1.火箭军工程大学三系，陕西西安710025; 中国人民解放军96164部队，浙江金华3210212.火箭军工程大学三系,陕西西安,7100253.火箭军工程大学理学院,陕西西安,710025
摘要：稀疏和随机动态变化是实际无线传感器网络(wireless sensor network, WSN)中普遍共同存在的两种通信拓扑不稳定因素,使基于一致性算法的分布式无迹信息滤波(distributed unscented information filter, DUIF)算法适用于稀疏动态WSN,将极大提高其实用性。为此,本文提出一种并行融合DUIF(parallel fusion DUIF, PF–DUIF)算法。在PF–DUIF算法中,通过将实时局部后验估计均值和协方差用于局部无迹信息滤波器(local unscented information filter, LUIF)的Sigma点采样,使LUIF和加权平均一致性滤波器(weighted average consensus filter, WACF)得以并行运行,从而有效抵制由通信拓扑随机动态变化带来的较大一致跟踪误差的困扰；同时, WACF通过对LUIF输出的无偏局部信息矩阵和向量分别进行平均一致性滤波,最终得到不包含由稀疏通信拓扑引起的平均一致误差的分布式后验估计结果；进而,建立即时更新机制有效抑制随机动态通信拓扑引起的PF–DUIF算法滤波异步问题,同时,基于稀疏动态WSN的平均网络模型,在通信能量消耗受限条件下优化WACF均方收敛速率,从而提高PF–DUIF算法的整体滤波效率。仿真实验结果表明, PF–DUIF算法能够有效应用于稀疏动态WSN机动目标跟踪。
关键词：稀疏动态无线传感器网络分布式无迹信息滤波局部无迹信息滤波器加权平均一致性滤波器并行融合均方收敛速率
分类号：TP393(计算技术、计算机技术)
资助基金：中国工程科技中长期发展战略研究项目(2014-zcq-10)
论文发表日期：2016-01-01
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：12( 903-914 )
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