多傳感器網(wǎng)絡(luò)是一種綜合了多種技術(shù)的新型傳感器部署模型,由大量部署在一定范圍內(nèi)的帶有計算能力的傳感器組成,能夠去中心化并且相互協(xié)同地完成指定的任務(wù),具有很強(qiáng)的穩(wěn)定性和擴(kuò)展性。多傳感器網(wǎng)絡(luò)的一個最基本的應(yīng)用便是分布式的估計或追蹤。作為一種被廣泛應(yīng)用并有多種擴(kuò)展方法的數(shù)據(jù)濾波技術(shù),卡爾曼濾波被研究者進(jìn)行分布式化將其轉(zhuǎn)化為分布式卡爾曼濾波,通過與鄰居節(jié)點交互信息使其可以應(yīng)用于多傳感器網(wǎng)絡(luò)的分布式環(huán)境中。傳統(tǒng)的卡爾曼濾波是定義在高斯分布下的最優(yōu)濾波器,對于非高斯噪聲,尤其是沖激噪聲效果非常差,分布式卡爾曼濾波只是簡單的分布式擴(kuò)展版本,因而同樣具有這個問題。同時,在許多實際場景中沖激噪聲類的非高斯噪聲出現(xiàn)得非常普遍,如目標(biāo)跟蹤和數(shù)字通信,因此一直以來都有很多關(guān)于使卡爾曼濾波在這種噪聲環(huán)境下工作的研究。近年,有學(xué)者提出最大相關(guān)熵卡爾曼濾波器,這種算法在非高斯環(huán)境下,特別是在脈沖噪聲下的性能優(yōu)于傳統(tǒng)的卡爾曼濾波器。本文通過將最大相關(guān)熵卡爾曼濾波進(jìn)行分布式化推導(dǎo)出分布式最大相關(guān)熵卡爾曼濾波,這種分布式卡爾曼濾波在分布式環(huán)境下能夠有效地應(yīng)對非高斯噪聲。找到一種合適共識策略使得系統(tǒng)在協(xié)同工作的同時保持信息的...

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1集中式與分布式算法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)區(qū)別

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文圖1-1集中式與分布式算法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)區(qū)別激信號，疊加這些未知噪聲后噪聲往往不再是高斯分布。但是卡爾曼濾波在推導(dǎo)過程中使用的是最小均方誤差準(zhǔn)則，遞推式中也只估計到狀態(tài)的二階矩，分布式卡爾曼濾波沒有改變這個代價函數(shù)，在所有噪聲中只有高斯噪聲可以做到0均值，并且....

圖1-2論文研究路線

第一章緒論具有非常充分的實用性和必要性，然而由于最大相關(guān)熵準(zhǔn)則的特質(zhì)，分布式化的過程也會遇到一定的挑戰(zhàn)，歸納如下1.最大相關(guān)熵準(zhǔn)則只是兩個變量之間的廣義相似度的對比，在最大相關(guān)熵卡爾曼濾波器中比較的兩者是一部預(yù)測值和觀測值，在分布式估計中，可以獲取鄰接節(jié)點的觀測值，這多出來的觀測....

圖1-3典型的多傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

第一章緒論情況下的卡爾曼濾波，拓展卡爾曼濾波的濾波范圍到四元數(shù)[5,6]，更改卡爾曼濾波的目標(biāo)函數(shù)以對抗不同類型的噪聲，等等，其中甚至不乏與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行結(jié)合的應(yīng)用研究[7]。1.2.2多傳感器網(wǎng)絡(luò)和共識問題多傳感器網(wǎng)絡(luò)（MSN）思想來源于現(xiàn)實世界，由多個傳感器組成，在MSN中，單....

圖4-1理想的共識效果

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文常見的解決方式有以下3種：1.在穩(wěn)態(tài)下，經(jīng)過多次共識后，每個傳感器的估計值基本完全相關(guān)，此時，可以直接進(jìn)行平均共識，這種做法在一開始各分布式濾波器的估計值未達(dá)到共識時容易發(fā)散并且收斂速度和估計精度不夠2.動用額外的資源去計算或者區(qū)分獨立信息和相關(guān)部分，這種....

本文編號：3931498