通信受限下网络化多传感器系统序贯卡尔曼滤波加权融合

发布时间：2018-09-19 20:26

【摘要】：针对通信受限下网络化多传感器系统难以实时滤波的问题,提出实时序贯滤波融合方法和故障诊断方法.首先基于周期性分组传输通信策略,采用序贯卡尔曼滤波方法,对当前时刻访问融合中心的传感器组进行局部滤波,并导出剩余传感器组的最优局部估计,进而得到线性最小方差意义下的最优融合估计.利用残差加权平方和方法对发生故障的传感器进行定位,仿真结果验证了所提出算法的有效性.
[Abstract]:Aiming at the difficulty of real-time filtering in networked multi-sensor systems with limited communication, a real-time sequential filtering fusion method and a fault diagnosis method are proposed. Firstly, based on the periodic packet transmission communication strategy, the sequential Kalman filter is used to filter the sensor group accessing the fusion center at the current time, and the optimal local estimation of the residual sensor group is derived. Then the optimal fusion estimation in the sense of linear minimum variance is obtained. The residual weighted square sum method is used to locate the faulty sensor. The simulation results show that the proposed algorithm is effective.
【作者单位】： 浙江工业大学理学院;
【基金】：浙江省自然科学基金项目(LY14F030010)
【分类号】：TN713;TP212

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本文编号：2251241