不同通信机制下传感器网络分布式估计方法研究

发布时间:2022-12-22 03:14
  在实际系统中,所关注对象的状态往往不可直接获得,只能利用测量信号来对其进行估计。然而,待估计的对象有时过于复杂且庞大,集中式估计方法容错性差,且很难覆盖大范围区域,因此往往无法满足实际的工程需要。目前,得益于自适应性、大规模性以及可靠性,基于传感器网络的分布式估计方法引起了学者的广泛关注。在传感器网络中,传感器节点间通过网络来进行信息传输,然而传感器通常能量有限并且通信网络带宽有限,给节点间的通信带来了限制,进而给基于传感器网络的分布式估计问题带来了挑战。为了充分地利用宝贵的网络资源,学者们提出了多种通信机制并将它们引入到传感器网络当中来调度传感器节点间的信息传输。因而,研究通信机制影响下基于传感器网络的分布式估计问题就成为了一个非常有意义且富有挑战性的课题。本文在不同的通信机制下,采用李雅普诺夫稳定性理论、随机分析方法、矩阵论等技术,考虑几类离散时变系统的分布式估计器设计问题,致力于设计合适的估计器,使得估计误差满足期望的性能指标。具体来说,根据不同的通信机制,本文工作可分为以下几部分:首先,考虑Round-Robin协议,针对具有随机切换拓扑的传感器网络,研究一类离散时变非线性系统... 

【文章页数】:118 页

【学位级别】:博士

【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
创新点摘要
主要符号表
第一章 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 课题研究现状
        1.2.1 传感器网络
        1.2.2 通信机制
        1.2.3 分布式估计问题研究现状
        1.2.4 不足以及待解决的问题
    1.3 系统性能分析
    1.4 研究内容与结构安排
        1.4.1 研究内容
        1.4.2 结构安排
第二章 Round-Robin协议下基于切换拓扑的分布式状态估计
    2.1 引言
    2.2 问题描述
    2.3 H∞性能分析
    2.4 状态估计器设计
    2.5 仿真例子
    2.6 本章小结
第三章 静态事件触发机制下带有冗余信道的分布式状态估计
    3.1 引言
    3.2 基于固定拓扑的分布式H_∞状态估计
        3.2.1 问题描述
        3.2.2 H_∞性能分析
        3.2.3 状态估计器设计
    3.3 基于切换拓扑的分布式H_∞状态估计
        3.3.1 问题描述
        3.3.2 H_∞性能分析
        3.3.3 分布式估计器设计
    3.4 仿真例子
    3.5 本章小结
第四章 动态事件触发机制下基于部分节点的分布式状态估计
    4.1 引言
    4.2 问题描述
    4.3 H_∞性能分析
    4.4 状态估计器设计
    4.5 仿真例子
    4.6 本章小结
第五章 动态事件触发机制下不确定系统的分布式状态估计
    5.1 引言
    5.2 问题描述
    5.3 H_∞性能分析
    5.4 状态估计器设计
    5.5 仿真例子
    5.6 本章小结
第六章 海洋钻井平台动力定位系统的分布式状态估计
    6.1 引言
    6.2 问题描述
        6.2.1 低频运动模型
        6.2.2 高频运动模型
    6.3 H_∞性能分析
    6.4 分布式估计器设计
    6.5 仿真例子
    6.6 本章小结
结论
参考文献
博士期间取得的成果
致谢


【参考文献】:
期刊论文
[1]Distributed state estimation and data fusion in wireless sensor networks using multi-level quantized innovation[J]. Zhi ZHANG,Jianxun LI,Liu LIU.  Science China(Information Sciences). 2016(02)
[2]具有随机通讯时延的离散网络化系统的H∞滤波器设计[J]. 王武,林琼斌,杨富文.  控制理论与应用. 2007(03)
[3]船舶动力定位系统的数学模型[J]. 童进军,何黎明,田作华.  船舶工程. 2002(05)
[4]不确定离散系统的最优保性能控制[J]. 俞立.  控制理论与应用. 1999(05)
[5]不确定状态滞后系统时滞相关鲁棒H∞控制[J]. 曹永岩,孙优贤.  自动化学报. 1999(02)

博士论文
[1]基于通信协议的网络化系统控制及滤波问题研究[D]. 邹磊.哈尔滨工业大学 2016
[2]船舶动力定位系统中无线传感器网络数据融合技术研究[D]. 何宁辉.武汉理工大学 2013
[3]基于不完全测量信息的非线性随机系统的滤波与控制[D]. 沈波.东华大学 2011

硕士论文
[1]半潜式钻井平台建模及动力定位控制方法研究[D]. 申双荣.哈尔滨工程大学 2017
[2]船舶动力定位系统滤波技术的研究[D]. 李兰花.哈尔滨工程大学 2006



本文编号:3723332

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