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多传感器网络数据融合技术的研究

作 者: 葛利平
导 师: 钱学荣
学 校: 南京邮电大学
专 业: 电子与通信工程
关键词: 分布式估计 一致性算法 传感器网络 数据融合 UKF
分类号: TN929.5;TP202
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
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内容摘要


综合利用来自多个传感器的数据进行运动目标跟踪是多传感器数据融合中一个长期探讨的问题。无线传感器网络中,状态估计与融合是目标跟踪中主要研究的问题。分布式是无线传感器网络的本质特征,因此随着无线传感器网络的发展,分布式状态估计问题也引起了学者们的关注。卡尔曼滤波算法是线性系统中状态估计的经典方法,平均一致性策略是一种网络范围分布式计算任务的有效方法。近几年,学者们将卡尔曼滤波和一致性协议结合提出的卡尔曼一致滤波(KCF),通过提高不同节点估计的一致性,实现了估计性能的提高,并且,由于分布式结构简单、算法可扩展性强、稳健性好,因此引起了广泛关注。扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的状态估计问题中使用广泛。基于第三章中第二种KCF的算法思想,本文将EKF和UKF与一致性协议结合,提出了扩展卡尔曼一致滤波(EKCF)和无迹卡尔曼一致滤波(UKCF)。通过仿真验证了提出的两种非线性滤波方法,具有很好的估计效果。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-8
第一章 绪论  8-11
  1.1 课题背景  8-9
  1.2 国内外研究现状  9-10
  1.3 本文的研究内容  10-11
第二章 数据融合综述  11-22
  2.1 多传感器数据融合  11-16
    2.1.1 数据融合的功能模型  11-13
    2.1.2 数据融合的任务和定义  13-14
    2.1.3 数据融合的必要性  14
    2.1.4 数据融合的技术分类  14-16
  2.2 传感器网络  16-21
    2.2.1 传感器节点  16-17
    2.2.2 传感器网络的发展  17
    2.2.3 无线传感器网络的拓扑结构  17-19
    2.2.4 无线传感器网络协同技术  19-20
    2.2.5 无线传感器网络的应用  20-21
  2.3 小结  21-22
第三章 卡尔曼一致滤波  22-43
  3.1 线性系统描述  22-23
  3.2 卡尔曼滤波  23-27
    3.2.1 标准卡尔曼滤波  23-26
    3.2.2 信息卡尔曼滤波  26-27
  3.3 中心式融合结构的多传感器估计  27-31
    3.3.1 群传感器方法  27-29
    3.3.2 逆协方差形式方法  29-31
  3.4 一致性算法介绍  31-36
    3.4.1 图论基础  31-32
    3.4.2 一致性算法  32-33
    3.4.3 一致性收敛速度  33-34
    3.4.4 一致均衡状态  34
    3.4.5 一致性问题的一个实例  34-36
  3.5 卡尔曼一致滤波  36-42
    3.5.1 作用于测量值的KCF  36-38
    3.5.2 作用于估计值的KCF  38-39
    3.5.3 仿真分析  39-42
  3.6 小结  42-43
第四章 基于一致性的非线性滤波  43-63
  4.1 扩展卡尔曼滤波  43-52
    4.1.1 扩展卡尔曼滤波基本方程  43-46
    4.1.2 扩展卡尔曼滤波的缺点  46-47
    4.1.3 基于一致性的EKF 算法  47-48
    4.1.4 仿真分析  48-52
  4.2 无迹卡尔曼滤波  52-62
    4.2.1 无迹变换(UT)  52-55
    4.2.2 无迹卡尔曼滤波  55-56
    4.2.3 基于一致性的UKF 算法  56-57
    4.2.4 仿真分析  57-62
  4.3 小结  62-63
第五章 总结与展望  63-65
  5.1 全文总结  63
  5.2 研究展望  63-65
致谢  65-66
参考文献  66-68

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 一般性问题 > 设计、性能分析与综合
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