The invention discloses a distributed non-linear state estimation method based on square root volume information consistency, which belongs to sensor information fusion technology and relates to distributed non-linear state filtering problem. Firstly, the square-root volume rule is used to obtain the predictive information vector and the square-root factor of the information matrix of each node for the target state. Then, the square-root factor of the measurement information vector and the information matrix is calculated based on the observation information and the state prediction information of each node, and the local state information vector and the square-root factor of the information matrix are updated. Finally, the square-root factor of the information matrix is obtained through the neighbor nodes. The weighted consistency iteration is used to update the state estimation of the target. This estimation method effectively solves the problem of distributed state estimation in sensor networks, improves the convergence speed of state information consistency, and improves the numerical stability of filters.
【技术实现步骤摘要】
基于平方根容积信息一致的分布式非线性状态估计方法
本专利技术属于传感器网络信息融合技术,涉及分布式非线性状态滤波问题,适用于各类传感器网络分布式目标跟踪系统。
技术介绍
与集中式状态估计技术相比,传感器网络分布式跟踪系统具备可扩展性好、通信负担小、对单个节点失效不敏感等诸多优势,在环境监测、智能交通、侦察监视等领域应用广泛,能够有效解决监视区域内目标状态估计问题。在现有的传感器网络分布式跟踪技术中,基于一致性的状态估计方法的研究较为广泛。针对线性高斯系统,通过平均一致性算法可获得与集中式相当的估计结果。利用泰勒级数展开非线性状态和量测方程,结合扩展卡尔曼滤波可解决非线性高斯系统中的状态估计问题,但当系统高度非线性时,会造成算法不稳定,且估计精度较低。与扩展卡尔曼滤波相比,不敏滤波、容积滤波等确定性采样型方法稳定性较好,估计精度也更高,但由于计算机字长有限、存在截断误差等,估计误差协方差难以时刻保持对称正定性,从而无法执行滤波过程中的误差协方差矩阵平方根操作,易造成滤波器发散,甚至失效。特别是不敏滤波器,尺度参数的选择直接影响最终的滤波性能,若选择不当,易引起滤波发散。粒子滤波器虽然能够很好的解决非线性状态滤波问题,但计算量较大,实时性相对较差,难以满足工程应用的要求。此外,现有的一致性协议往往假设网络中所有的传感器均可以观测到目标,邻居节点间的一致性速率因子也相同,从而造成整个网络中节点收敛速度较慢,估计精度也相对较低。在实际应用中,网络中往往分布着大量的通信节点,且这类节点不具备感知功能,仅负责处理和转发从邻居节点接收到的目标信息。由于感知节点的数量有限 ...
【技术保护点】
1.基于平方根容积信息一致的分布式非线性状态估计方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)基于平方根容积规则预测本地状态信息;(2)利用节点量测更新本地状态信息;(3)对本地状态信息进行加权一致性迭代,具体为:假设状态信息向量的迭代初值为
【技术特征摘要】
1.基于平方根容积信息一致的分布式非线性状态估计方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)基于平方根容积规则预测本地状态信息;(2)利用节点量测更新本地状态信息;(3)对本地状态信息进行加权一致性迭代,具体为:假设状态信息向量的迭代初值为状态信息矩阵平方根因子的迭代初值为Vi,0=Si,y,k+1|k+1,其中表示k+1时刻节点i的本地状态信息向量,Si,y,k+1|k+1表示k+1时刻节点i的状态信息矩阵平方根因子;对邻居节点的状态信息进...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘俊,刘瑜,丁自然,曹先彬,杜文博,孙顺,
申请(专利权)人:中国人民解放军海军航空大学,北京航空航天大学,
类型:发明
国别省市:山东,37
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