[發(fā)明專利]一種目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)方法及系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910095861.5
• 申請(qǐng)日: 2019-01-31
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN110958639A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-04-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李清東;張政;董希旺;任章;呂金虎;王俊波
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京航空航天大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): H04W28/02
• 分類(lèi)號(hào): H04W28/02;H04L12/24;H03H17/02
• 代理公司: 北京高沃律師事務(wù)所 11569
• 代理人: 程華

本發(fā)明公開(kāi)一種目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)方法及系統(tǒng)。方法包括：獲取分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)的通訊拓?fù)鋱D；獲取非線性系統(tǒng)的觀測(cè)模型和前一時(shí)刻傳感器的預(yù)測(cè)信息；根據(jù)觀測(cè)模型和前一時(shí)刻傳感器的預(yù)測(cè)信息，計(jì)算得到當(dāng)前時(shí)刻傳感器的交互信息，將傳感器的交互信息與鄰居節(jié)點(diǎn)傳感器的交互信息進(jìn)行交互；根據(jù)傳感器的交互信息與鄰居節(jié)點(diǎn)傳感器的交互信息，采用加權(quán)平均一致性算法進(jìn)行融合，得到當(dāng)前時(shí)刻傳感器的狀態(tài)估計(jì)參數(shù)；傳感器的狀態(tài)估計(jì)參數(shù)包括傳感器的狀態(tài)估計(jì)值和誤差協(xié)方差估計(jì)陣；將當(dāng)前時(shí)刻傳感器的狀態(tài)估計(jì)參數(shù)確定為當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)的狀態(tài)估計(jì)參數(shù)。本發(fā)明可降低網(wǎng)絡(luò)的通信負(fù)擔(dān)，保證濾波結(jié)果不會(huì)發(fā)散，進(jìn)而提高網(wǎng)絡(luò)通信效率，提高對(duì)目標(biāo)狀態(tài)的估計(jì)精度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及傳感器網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，特別是涉及一種目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

目前，對(duì)于目標(biāo)的狀態(tài)確定問(wèn)題，比較常見(jiàn)的解決方法為包括中心節(jié)點(diǎn)的集中式的濾波方法，此方法采用主傳感器作為中心節(jié)點(diǎn)，采用中心節(jié)點(diǎn)獲取整個(gè)傳感器網(wǎng)絡(luò)的全局信息，以實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)狀態(tài)的估計(jì)。此集中式的目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)方法中，當(dāng)傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)變多，結(jié)構(gòu)變復(fù)雜時(shí)，中心節(jié)點(diǎn)獲取和處理的信息量變得巨大，對(duì)通信帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)，并可能導(dǎo)致對(duì)目標(biāo)估計(jì)的實(shí)時(shí)性變差，效率變低甚至濾波發(fā)散等問(wèn)題，在實(shí)際應(yīng)用中存在著很大的局限性。

在過(guò)去多年的研究中，一致性方法得到了充分的發(fā)展，并且有專家學(xué)者發(fā)現(xiàn)基于一致性的分布式濾波方法對(duì)于解決目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)問(wèn)題具有很好的效果。但是由于濾波條件的限制，一致性方法并不能直接應(yīng)用于非線性系統(tǒng)的分布式濾波。一些學(xué)者試圖重建偽測(cè)量矩陣，然而，由于偽測(cè)量矩陣是通過(guò)統(tǒng)計(jì)線性回歸方法獲得的，是一個(gè)近似過(guò)程，結(jié)果并不理想。但是如果直接忽略近似誤差，它可能會(huì)導(dǎo)致不同的濾波發(fā)散。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)方法及系統(tǒng)，以降低網(wǎng)絡(luò)的通信負(fù)擔(dān)，保證濾波結(jié)果不會(huì)發(fā)散，進(jìn)而提高網(wǎng)絡(luò)通信效率，提高對(duì)目標(biāo)狀態(tài)的估計(jì)精度。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了如下方案：

一種目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)方法，包括：

獲取分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)的通訊拓?fù)鋱D；

獲取非線性系統(tǒng)的觀測(cè)模型和前一時(shí)刻傳感器i的預(yù)測(cè)信息；所述預(yù)測(cè)信息包括傳感器i的狀態(tài)預(yù)測(cè)值和誤差協(xié)方差預(yù)測(cè)陣；

根據(jù)所述觀測(cè)模型和前一時(shí)刻傳感器i的預(yù)測(cè)信息，計(jì)算得到當(dāng)前時(shí)刻傳感器i的交互信息，所述交互信息包括當(dāng)前時(shí)刻傳感器i的狀態(tài)值和誤差協(xié)方差陣；

將所述傳感器i的交互信息與鄰居節(jié)點(diǎn)傳感器j的交互信息進(jìn)行交互；所述傳感器j為所述分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)的通訊拓?fù)鋱D中傳感器i的鄰居節(jié)點(diǎn)；

根據(jù)所述傳感器i的交互信息與所述傳感器j的交互信息，采用加權(quán)平均一致性算法進(jìn)行融合，得到當(dāng)前時(shí)刻所述傳感器i的狀態(tài)估計(jì)參數(shù)；所述傳感器i的狀態(tài)估計(jì)參數(shù)包括所述傳感器i的狀態(tài)估計(jì)值和誤差協(xié)方差估計(jì)陣；

將當(dāng)前時(shí)刻所述傳感器i的狀態(tài)估計(jì)參數(shù)確定為當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)的狀態(tài)估計(jì)參數(shù)。

可選的，所述得到當(dāng)前時(shí)刻所述傳感器i的狀態(tài)估計(jì)參數(shù)，之后還包括：

獲取所述非線性系統(tǒng)的目標(biāo)狀態(tài)模型，即目標(biāo)的狀態(tài)方程；

根據(jù)所述目標(biāo)狀態(tài)模型，進(jìn)行擴(kuò)展卡爾曼濾波過(guò)程，得到下一時(shí)刻所述傳感器i的狀態(tài)預(yù)測(cè)值和誤差協(xié)方差預(yù)測(cè)陣。

可選的，所述根據(jù)所述觀測(cè)模型和前一時(shí)刻傳感器i的預(yù)測(cè)信息，計(jì)算得到當(dāng)前時(shí)刻傳感器i的交互信息，具體包括：