通信受限下网络化系统的最优估计

发布时间：2017-05-06 15:16

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【摘要】：研究了通信受限下网络化系统最优估计问题.由于通信受限,传感器节点无法同时将采样信息传输到远程滤波器.为此,文章提出了集中式最优估计算法和序贯式最优估计算法.前者将观测做扩维处理且具有较好的估计性能,但需要计算高维矩阵的逆,计算负担较大.后者无需计算高维矩阵的逆,具有实时性和灵活性,但损失了估计性能.这两种算法均可推广到测量丢失的情形.最后,通过一个目标跟踪的例子验证了所设计算法的有效性.
【作者单位】： 浙江工业大学信息工程学院浙江省嵌入式系统联合重点实验室;
【关键词】： 线性最优估计 通信受限 Kalman估计 重传机制
【基金】：浙江省自然科学基金(LR16F030005,LQ14F030004) 国家自然科学基金(61573319,61203045) 教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-13-099)资助课题
【分类号】：TP301.6
【正文快照】： i引言近年来,网络化系统的状态估计问题受到了越来越多的关注与传统的点对点结构相比,网络化系统具有成本低,连线少,易于安装维护,高效和灵活等优点.网络化系统在带来诸多优点的同时,也产生了一些新的问题,如有限带宽和介质访问受限等通信受限问题.在通信受限情形下,远程估计

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本文编号：348661