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分布式容積卡爾曼濾波狀態估計技術.docx

資料分類:科技學院 上傳會員:一點點 更新時間:2019-05-27
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刀塔自走棋吧 www.ryxps.icu 摘要:大規模傳感器網絡在各個領域中有著廣泛的應用,分布式估計技術也因此越來越被人們所關注。而擁有更高的濾波精度和數值穩定性是傳統的容積卡爾曼濾波(Cubature Kalman Filters,CKF)的基本特征。為了使CKF可適用于大規模傳感器網絡,提出了一種基于CKF并且利用信息濾波和平均一致性理論而提出的的新算法:分布式容積卡爾曼濾波算法(Distributed Cubature Kalman Filters, DCKF)。 此算法不僅有CKF的高濾波精度和強穩定性,也有分布式濾波的可擴展性和對節點故障的強魯棒性。

本文主要論述分布式容積卡爾曼濾波算法(DCKF)的基本理論和方法及其在狀態估計問題中的應用。首先對非線性濾波的發展狀況、研究背景和意義做出了闡述,再從CKF入手,利用信息濾波和平均一致性理論,分析了分布式容積卡爾曼濾波算法的推導過程。最后,將DCKF應用在大規模傳感器網絡的狀態估計問題中,設計相關模型并用MATLAB進行仿真分析。

 

關鍵詞:非線性濾波  傳感器網絡  容積卡爾曼濾波  分布式濾波  狀態估計

 

目錄

摘要

ABSTRACT

1 緒論-1

1.1 非線性濾波理論的發展-1

1.2傳感器網絡的狀態估計的研究意義與目的-1

2 CKF算法推導-3

2.1 Kalman算法-3

2.2 非線性高斯濾波算法-3

2.3 容積卡爾曼濾波算法-5

2.4 CKF算法與相關非線性濾波算法比較-8

3 分布式容積卡爾曼濾波算法-11

3.1 分布式CKF算法-11

4 分布式容積卡爾曼濾波算法的應用-15

4.1 分布式估計技術在大規模傳感器網絡中的應用-15

4.2 分布式CKF算法仿真實驗與性能分析-15

5 總結與展望-18

參考文獻-19

致 謝-20

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