本文關(guān)鍵詞：能量優(yōu)化的無線傳感器網(wǎng)絡分布式濾波與融合，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：無線傳感器網(wǎng)絡是由大量傳感器節(jié)點以無線通信方式自組織而形成的一個多跳無線網(wǎng)絡�？紤]到傳感器節(jié)點能量、數(shù)據(jù)處理、存儲和通信能力等資源都相當有限,因此在保證一定信息融合精度的條件下,如何設(shè)計有效的分布式濾波算法,最大化網(wǎng)絡生命周期是無線傳感器網(wǎng)絡路由協(xié)議設(shè)計的首要目標之一。本文針對無線傳感器網(wǎng)絡中節(jié)點能量有限的特點,從網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)、算法收斂速度、能量高效利用的角度提出幾類分布式濾波算法,主要研究內(nèi)容概括如下：1)研究了一種新型的分布式分簇卡爾曼一致濾波算法。通過分簇把整個網(wǎng)絡分成了不同的簇,有效地減少了節(jié)點間信息的傳輸量、縮短了節(jié)點間的通信距離。同時結(jié)合圖論、矩陣論對算法進行了收斂分析。并進一步研究了Gossip算法在分布式卡爾曼濾波中的應用。2)研究了基于逾滲模型的分布式卡爾曼一致濾波算法。在分簇模型的基礎(chǔ)上,為保證網(wǎng)絡的連通性,利用隨機圖的鍵逾滲模型提出了一種新的能量高效的分布式濾波算法,并利用Lyapunov穩(wěn)定性理論和矩陣理論給出了該算法的收斂性證明。3)研究了具有雙增益調(diào)節(jié)的多智能體系統(tǒng)快速一致性算法。針對一階離散多智能體系統(tǒng)的快速一致性問題,提出了一類基于局部信息反饋的快速一致性算法。利用矩陣理論和頻域分析方法,給出了系統(tǒng)能快速收斂的條件和收斂速度的表達式,并通過仿真對算法的有效性進行了驗證。4)研究了分布式卡爾曼一致濾波算法在無線傳感器網(wǎng)絡移動目標協(xié)同跟蹤中的應用。該算法以正六邊形網(wǎng)格作為分簇模型,能動態(tài)地喚醒無線傳感器網(wǎng)絡中合適的簇對目標狀態(tài)進行估計。同時引入虛擬簇頭概念進行自適應動態(tài)簇頭選舉策略,有效地均衡了網(wǎng)絡中節(jié)點的能量消耗。
【關(guān)鍵詞】：無線傳感器網(wǎng)絡 低能耗 分簇 卡爾曼濾波 一致性 目標跟蹤
【學位授予單位】：昆明理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP212.9;TN929.5
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 緒論11-20
• 1.1 引言11-12
• 1.2 無線傳感器網(wǎng)絡研究概述12-15
• 1.2.1 無線傳感器網(wǎng)絡及其特性12-13
• 1.2.2 無線傳感器節(jié)點能耗模型13
• 1.2.3 無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)融合研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 問題的提出與本文的主要內(nèi)容15-17
• 1.4 有關(guān)預備知識17-20
• 1.4.1 圖論知識17
• 1.4.2 矩陣論知識17-18
• 1.4.3 卡爾曼濾波18-19
• 1.4.4 一致性算法19-20
• 第二章 分布式分簇卡爾曼一致濾波算法20-35
• 2.1 引言20-21
• 2.2 問題描述21-22
• 2.3 無線傳感器網(wǎng)絡建模22-24
• 2.3.1 若干假設(shè)22
• 2.3.2 網(wǎng)格劃分22-23
• 2.3.3 簇頭間信息交換機制23
• 2.3.4 簇頭節(jié)點選舉23-24
• 2.4 分簇卡爾曼一致濾波算法設(shè)計及收斂性分析24-28
• 2.4.1 分簇一致性算法設(shè)計及收斂性分析24-27
• 2.4.2 分布式分簇卡爾曼一致濾波算法設(shè)計27-28
• 2.5 能量優(yōu)化的無線傳感器網(wǎng)絡通訊模式及算法設(shè)計28-29
• 2.5.1 無線傳感器網(wǎng)絡通訊模式設(shè)計28-29
• 2.5.2 能量優(yōu)化的分布式分簇卡爾曼一致濾波算法29
• 2.6 仿真結(jié)果與討論29-33
• 2.6.1 算法濾波效果對比30-32
• 2.6.2 步長對算法估計精度的影響32
• 2.6.3 算法能量消耗對比32-33
• 2.7 本章小結(jié)33-35
• 第三章 基于逾滲模型的分布式卡爾曼一致濾波算法35-46
• 3.1 引言35
• 3.2 基于逾滲模型的無線傳感器網(wǎng)絡建模35-37
• 3.2.1 鍵逾滲模型35-36
• 3.2.2 無線傳感器網(wǎng)絡建模36-37
• 3.3 卡爾曼一致濾波算法設(shè)計及相關(guān)分析37-42
• 3.3.1 卡爾曼一致濾波算法設(shè)計37-38
• 3.3.2 算法收斂性能分析38-41
• 3.3.3 傳感器節(jié)點能耗分析41-42
• 3.4 仿真結(jié)果與討論42-45
• 3.4.1 算法濾波效果對比43-44
• 3.4.2 算法能量消耗對比44-45
• 3.5 本章小結(jié)45-46
• 第四章 具有雙增益調(diào)節(jié)的分布式快速一致性算法46-60
• 4.1 引言46-47
• 4.2 問題描述47-48
• 4.3 比例增益快速一致性算法設(shè)計及收斂性分析48-52
• 4.4 增量PID快速一致性算法設(shè)計及收斂性分析52-54
• 4.5 惡劣通信條件下算法優(yōu)化54
• 4.6 仿真結(jié)果與討論54-59
• 4.6.1 算法收斂速度比較54-56
• 4.6.2 增益對算法的收斂影響56
• 4.6.3 算法魯棒性比較56-59
• 4.7 本章小結(jié)59-60
• 第五章 基于正六邊形區(qū)域劃分無線傳感器網(wǎng)絡動態(tài)目標跟蹤60-72
• 5.1 引言60
• 5.2 問題描述60-61
• 5.3 預備工作61-63
• 5.3.1 正六邊形節(jié)點覆蓋模型61-62
• 5.3.2 擴展卡爾曼濾波62-63
• 5.4 無線傳感器網(wǎng)絡通信拓撲及算法設(shè)計63-68
• 5.4.1 無線傳感器網(wǎng)絡的建模63-64
• 5.4.2 簇頭選舉改進算法64-65
• 5.4.3 目標跟蹤算法設(shè)計65-68
• 5.5 仿真結(jié)果與討論68-71
• 5.5.1 跟蹤算法精度68-69
• 5.5.2 算法計算復雜度69
• 5.5.3 算法能耗分析69-71
• 5.6 本章小結(jié)71-72
• 第六章 總結(jié)與展望72-75
• 6.1 全文總結(jié)72-73
• 6.2 研究展望73-75
• 致謝75-76
• 參考文獻76-83
• 附錄A 攻讀碩士學位期間發(fā)表論文目錄83-84
• 附錄B 攻讀碩士學位期間完成的科研項目84

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 蔣鵬;宋華華;;基于動態(tài)分簇路由優(yōu)化和分布式粒子濾波的傳感器網(wǎng)絡目標跟蹤方法[J];電子與信息學報;2012年09期

2 李建中,李金寶,石勝飛;傳感器網(wǎng)絡及其數(shù)據(jù)管理的概念、問題與進展[J];軟件學報;2003年10期

3 洪衛(wèi)星;孫超;楊春曦;郭麗;;基于局部信息反饋的多智能體系統(tǒng)快速一致性[J];信息與控制;2014年05期

  本文關(guān)鍵詞：能量優(yōu)化的無線傳感器網(wǎng)絡分布式濾波與融合，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：470832