[發明專利]分布式非線性濾波方法

無效

• 申請號: 201010108511.7
• 申請日: 2010-02-10
• 公開（公告）號: CN101795123A
• 公開（公告）日: 2010-08-04
• 發明（設計）人: 周彥;李建勛;張世倉
• 申請（專利權）人: 上海交通大學
• 主分類號: H03H21/00
• 分類號: H03H21/00;G01H17/00
• 代理公司: 上海交達專利事務所 31201
• 代理人: 王錫麟;王桂忠

技術領域

本發明涉及的是一種信號處理技術領域的方法，具體是一種可擴展規模的分布式非線性濾波方法。

背景技術

隨著計算機網絡、無線通信和微小型系統的發展，融合以上三種技術的無線傳感器網絡應運而生。無線傳感器網絡帶來了一種全新的信息獲取與處理模式，將深刻影響著信息技術的未來發展。目標跟蹤是無線傳感器網絡最具代表性和挑戰性的應用。目標跟蹤可分為集中式和分布式兩種方式。集中式跟蹤可以實現高精度的數據處理，但由于所需數據傳輸量大、對融合中心要求苛刻、處理時間長，容易產生丟包和延時，從而使得跟蹤精度降低。分布式是無線傳感器網絡的本質特性，也是解決跟蹤復雜性與節點能力不足之間矛盾的有力武器。

經過對現有技術的檢索發現，傳統的分散(decentralized)濾波與融合方法，如分散卡爾曼濾波器和分散無跡卡爾曼濾波器(T.Vercauteren，and?X.Wang，“Decentralized?sigma-pointinformation?filters?for?target?tracking?in?collaborative?sensor?networks，”IEEE?T.SignalProcessing，vol.53，no.8，pp.2997-3009，Aug.2005)，都是全局到全局的，即每個節點都需要與網絡中的所有其它節點或者融合中心進行通信，因此，以上兩種濾波或融合方法所需的通信復雜度是O(N＊N)，其中N是網絡中的傳感器節點或智能體的數目)。很明顯，由于通信復雜度高以上方法是不能擴展規模的，尤其對于大規模傳感器網絡是不適用的。

發明內容

本發明針對現有技術存在的上述不足，提供一種分布式非線性濾波方法，網絡中的每一個節點只需與其相鄰節點進行信息交換，進而基于動態協同濾波處理，減小了濾波處理的通信復雜度。當應用于分散無跡卡爾曼濾波器的通信量為O(2450)，然而本方法所需通信量減少至O(230)。

本發明通過如下技術方案實現的，本發明包括以下步驟：

步驟一、網絡中的每一個傳感器節點對目標狀態方程和測量方程進行加權統計線性化處理得到加統計線性化的系統矩陣、測量矩陣以及線性化后的系統噪聲與測量噪聲；

所述的加權統計線性化處理包括目標狀態方程和測量方程，具體如下：

目標狀態方程x(k+1)＝F(k)x(k)+b^x(k)+ω(k)

測量方程zi(k)=H‾i(k)x(k)+bzi(k)+υ‾i(k)]]>

其中：F(k)和H_i(k)分別為加權統計線性化以后的目標狀態矩陣和測量矩陣；而b^x(k)和是由線性化引起的誤差項，ω(k)和υ_i(k)線性化以后的過程噪聲和測量噪聲。

步驟二、傳感器節點與其相鄰節點進行通信以交換局部信息貢獻，并根據動態協同濾波器獲得全局信息貢獻。

所述的局部信息貢獻是指：