具有间歇性观测的无线传感器网络分布式容错目标跟踪
本文关键词：具有间歇性观测的无线传感器网络分布式容错目标跟踪
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【摘要】：针对具有随机间歇性观测的无线传感器网络,基于多模型估计方法和一致性信息滤波器,提出一种对观测节点故障容错的自适应分布式目标跟踪方法.将传感器节点随机间歇性观测丢失和到达过程建模为马尔科夫切换系统,在容积信息滤波器框架下,估计传感器节点的观测丢失和到达的后验概率.通过观测状态概率组合计算每个局部传感器节点的信息贡献,基于自适应多模型估计方法,实现对间歇性观测的容错性.仿真结果表明了所提出算法的有效性和对间歇性观测的自适应容错性.
【作者单位】： 长安大学信息工程学院;长安大学电子与控制工程学院;
【关键词】： 目标跟踪 多模型估计 分布式估计 容积卡尔曼滤波器
【基金】：国家自然科学基金项目(61473047,61271262,61201407) 陕西省科技计划项目(2015JM6356,2014k-025)
【分类号】：TP212.9;TN929.5
【正文快照】： 0引言近年来,分布式无线传感器网络(WSN)广泛应用于目标跟踪、战场监视、远程医疗、环境监控等领域[1-2].对WSN下的目标跟踪,Kalman滤波器(KF)以及扩展Kalman滤波器(EKF)是一个重要工具,信息滤波器(IF)是KF的逆协方差矩阵形式.针对非线性滤波和多传感器融合问题,文献[3]将Unsc
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