带有多率采样和事件触发机制的网络化系统分布式H_∞滤波

发布时间：2020-04-01 04:50

【摘要】：随着无线传感器网络(WSN)在智能电网和智能交通系统等领域的广泛应用,基于WSN的分布式滤波问题在理论实践领域受到广泛关注.然而,这种分布式滤波系统中存在着多种传感器共同监测目标输出,以及不同功能的传感器节点共存共享数据(如,利用分簇协议来分割WSN,使得簇头作为估计器接收簇内节点的采样信息并通过簇间拓扑共享估计信息等现象).因此,如何处理多传感器采样数据共享导致的执行区间复杂耦合关系以及有效的分布式估计系统结构成为分布式滤波器设计的重要问题.针对带有自适应事件触发,多率采样和拓扑切换的多传感网络化系统,研究了以下的分布式滤波设计问题:(1)研究了基于分布式自适应事件触发传输机制的非线性系统的分布式H∞滤波问题.分布式自适应事件触发传输机制的滤波器间采样状态的传输既取决于当前采样数据和自身最新释放数据之间的误差,同时还取决于自身和邻居节点的最新释放的数据之间的误差.相较于固定参数的触发机制,依赖于滤波器间网络状况和系统动态性能的自适应参数可动态变化,且通过适当调整阈值参数可节约通讯资源.基于Lyapunov-Krasovkii泛函和分布式自适应事件触发传输机制,给出了分布式H∞一致性滤波性能判据和滤波器参数的设计方法的充分条件.(2)研究了自适应事件触发传输机制下带有拓扑切换的离散系统的分布式H∞滤波问题.首先,由于实际网络通讯的不确定性,利用Markov链来建模滤波器间的拓扑模态切换过程.其次,为减少计算负担和节约有限的通信资源,提出了一个新的分布式自适应事件触发传输机制.基于自适应事件触发机制,自适应参数依赖于滤波间网络状态和系统的动态性能.最后,通过设计Lyapunov-Krasovskkii稳定性理论,证明了所设计的滤波器可确保滤波误差系统的渐近稳定性并给出了滤波器参数设计方法的充分条件.(3)研究了一类基于双侧传感器网络的连续时间系统分布式H∞滤波问题.考虑到多物理量传感器多率采样方式,首先设计了一种匹配机制来同步每个传输通道成功传输的采样数据和每个局部子滤波器的相应采样数据,并且构建了基于多率采样数据的双侧网络化分布式滤波系统框架.双侧网络包括系统到滤波器和滤波器间的两类数据传输通道.通过整合第一类网络中多率采样方式、多通道传输诱导的互异时延和数据丢包等特征以及第二类网络中的拓扑切换,多传感网络化分布式一致性滤波系统被建模为一切换时滞系统.利用Lyapunov-Krasovskkii泛函,给出了分布式H∞滤波器参数的设计方法.最后,总结了全文的研究成果,并给出了未来的进一步研究方向.
【图文】：

考虑一类带有多传感器多率采样的分布式滤波系统,如图4.1所示.分布式滤波框架是由两部分网络构成的,第一类网络是由传感器到滤波器组成的网络,线性系统的输出子向量分别由带有不同采样周期的传感器来采样,即多率采样(MRS) .采样数据通过具有多个通信通道的不理想网络发送给逻辑匹配器.第二类网络是由多个滤波器节点组成的分布式滤波器网络.在滤波器框架下,每个滤波器节点都分别由包含匹配器和零阶保持器(ZOH)的执行器、滤波器和存储器组成.当对象的采样数据成功到达执行器时,从存储器中寻找相同时间戳的滤波器采样数据且计算它们之间的误差信号作为其输出.然后通过(ZOH)保持且驱动滤波器来估计对象的状态.因此,滤波器相应的输出子向量由传感器组 分别采样并且将这些采样数据存储在缓冲器中,其中传感器组 和第一类网络中的传感器具有相同的采样周期
【学位授予单位】：山西大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TN929.5;TP212.9;TN713

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本文编号：2610002