一种分布式状态估计方法技术

本发明专利技术的一个实施例公开了一种分布式状态估计方法，包括：S10：每个节点基于自身所获取的量测信息，进行本节点的状态估计计算，获取本节点的本地信息向量以及本节点的本地信息矩阵；S20：每个节点根据信息组对交互信息向量以及交互信息矩阵进行初始化，并对信息发送序列和编号接受序列进行初始化；S30：每个节点按照预设的规则与其邻居节点进行多轮信息交互、存储和更新，直至达到预设的信息交互次数上限；S40：每个节点根据交互信息向量和交互信息矩阵完成状态估计，并将估计结果作为最终结果予以输出。果予以输出。果予以输出。

【技术实现步骤摘要】
一种分布式状态估计方法


[0001]本专利技术涉及状态估计领域。更具体地，涉及一种分布式状态估计方法。

技术介绍

[0002]分布式状态估计算法是目前状态估计领域的研究热点之一，其在电网监测、多无人机协同探测、分布式数据处理等方面均有广泛应用。在现阶段的研究中，基于一致性理论的分布式状态估计算法是目前的主流算法，其具有收敛性强，可扩展性强等诸多特点，但是基于一致性理论的分布式状态估计算法的信息交互效率是其应用短板，存在“交互效率较低”的情况。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术的第一个实施例提供一种分布式状态估计方法，包括：
[0004]S10：每个节点基于自身所获取的量测信息，进行本节点的状态估计计算，获取本节点的本地信息向量以及本节点的本地信息矩阵；
[0005]S20：每个节点根据信息组对交互信息向量以及交互信息矩阵进行初始化，并对信息发送序列和编号接受序列进行初始化；
[0006]S30：每个节点按照预设的规则与其邻居节点进行多轮信息交互、存储和更新，直至达到预设的信息交互次数上限；
[0007]S40：每个节点根据交互信息向量和交互信息矩阵完成状态估计，并将估计结果作为最终结果予以输出。
[0008]在一个具体实施例中，所述每个节点基于自身所获取的量测信息包括：
[0009]N个节点对同一系统进行量测，其系统服从：
[0010][0011]其中，N为大于等于3的整数，下标k为系统采样时刻，X
k
与X
>k
‑1分别为k时刻与k
‑
1时刻的系统状态，Φ
k
为k时刻的系统状态转移矩阵，ω
k
为k时刻的系统过程噪声；为节点i在k时刻的系统量测，为节点i在k时刻的系统量测矩阵，和为节点i在k时刻的系统量测噪声以及未知故障；其中，ω
k
，均为互不相关的零均值高斯白噪声，其服从：
[0012]E{ω
k
(ω
k
)
T
}＝Q
k
[0013][0014]其中，E{}代表数学期望计算。
[0015]在一个具体实施例中，每个节点被赋予通信网络内的唯一编号ID
i
。
[0016]在一个具体实施例中，所述S10包括：
[0017]计算k时刻节点i的一步预测信息矩阵：
[0018][0019]计算k时刻节点i的一步预测信息向量：
[0020][0021]计算k时刻节点i的本地信息向量：
[0022][0023]计算k时刻节点i的本地信息矩阵：
[0024][0025]其中，所述为k
‑
1时刻节点i的信息向量，为k
‑
1时刻节点i的信息矩阵。
[0026]在一个具体实施例中，所述信息组包括：节点自身编号、本地信息向量以及本地信息矩阵，
[0027]在k时刻节点i所生成的信息组为其服从于：
[0028][0029]在k时刻节点i所生成交互信息向量以及交互信息矩阵服从于：
[0030][0031]在一个具体实施例中，所述S30包括：
[0032]S301：判断节点是否达到信息交互次数上限，若达到次数上限则结束信息交互、存储和更新，否则进行S302，
[0033]S302：节点查询自身信息发送序列中是否为空，若是则进行S303，否则节点将信息发送序列中的第一个信息组发送至所有邻居节点，同时将该信息组从信息发送序列中删除，
[0034]S303：节点接收所有邻居节点所发送的信息组，
[0035]S304：判断是否存在邻居节点向节点发送信息，若是不存在则进行S307，否则获取第一个节点所接收到的邻居节点发送的信息组，
[0036]S305：获取邻居节点所发送的信息组编号，
[0037]S306：判断获取的邻居节点所发送的信息组编号是否已存储节点的编号接收序列，若已经存在，则进行S307，否则将该编号存入节点的编号接受序列，同时更新节点的交互信息向量以及交互信息矩阵，并将该信息组存入节点的信息发送序列，
[0038]S307：判断节点是否完成对所有邻居节点发送的信息组的遍历，若还未完成则提取下一个节点所接收到的邻居节点发送的信息组，并进行S305，否则进行下一轮邻居信息交互。
[0039]在一个具体实施例中，所述S40包括：节点i计算编号接受序列中存储的编号数目，该数目定义为：
[0040]计算节点i在k时刻的信息向量：
[0041][0042]计算节点i在k时刻的信息矩阵：
[0043][0044]计算节点i在k时刻的状态估计结果：
[0045][0046]将节点i在k时刻的状态估计结果，信息向量和信息矩阵作为最终结果予以输出。
[0047]本专利技术的第二个实施例提供一种计算机设备，包括处理器及存储在存储有计算机程序的存储器，所述处理器执行所述程序时实现如第一个实施例中任一项所述的方法。
[0048]本专利技术的第三个实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一个实施例中任一项所述的方法。
[0049]本专利技术的有益效果如下：
[0050]本专利技术所提出的分布式状态估计方法具有更高的信息交互效率，具体体现为在占用相同通信带宽的情况下，相较于传统分布式状态估计方法，本专利技术所提出的分布式状态估计方法具有更高的估计精度。
附图说明
[0051]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0052]图1示出根据本专利技术一个实施例的分布式状态估计方法方法流程图；
[0053]图2示出根据本专利技术一个实施例的5个节点之间的通信拓扑示意图；
[0054]图3示出根据本专利技术一个实施例的邻居节点间的信息交互流程示意图；
[0055]图4示出根据本专利技术一个实施例的采用两种分布式状态估计方法，在信息交互轮数为1的情况下，Error
network,k
(1)和Error
network,k
(3)的局部结果放大图；
[0056]图5示出根据本专利技术一个实施例的采用两种分布式状态估计方法，在信息交互轮数为1的情况下，Error
network,k
(1)和Error
network,k
(3)的局部结果放大图；
[0057]图6示出根据本专利技术一个实施例的采用两种分布式状态估计方法，在信息交互轮数为3的情况下，Error
network,k
(1)和Error
network,k
(3)的局部结果放大图；<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种分布式状态估计方法，其特征在于，包括：S10：每个节点基于自身所获取的量测信息，进行本节点的状态估计计算，获取本节点的本地信息向量以及本节点的本地信息矩阵；S20：每个节点根据信息组对交互信息向量以及交互信息矩阵进行初始化，并对信息发送序列和编号接受序列进行初始化；S30：每个节点按照预设的规则与其邻居节点进行多轮信息交互、存储和更新，直至达到预设的信息交互次数上限；S40：每个节点根据交互信息向量和交互信息矩阵完成状态估计，并将估计结果作为最终结果予以输出。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述每个节点基于自身所获取的量测信息包括：N个节点对同一系统进行量测，其系统服从：其中，N为大于等于3的整数，下标k为系统采样时刻，X
k
与X
k
‑1分别为k时刻与k
‑
1时刻的系统状态，Φ
k
为k时刻的系统状态转移矩阵，ω
k
为k时刻的系统过程噪声；为节点i在k时刻的系统量测，为节点i在k时刻的系统量测矩阵，和为节点i在k时刻的系统量测噪声以及未知故障；其中，ω
k
，均为互不相关的零均值高斯白噪声，其服从：E{ω
k
(ω
k
)
T
}＝Q
k
其中，E{}代表数学期望计算。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个节点被赋予通信网络内的唯一编号ID
i
。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S10包括：计算k时刻节点i的一步预测信息矩阵：计算k时刻节点i的一步预测信息向量：计算k时刻节点i的本地信息向量：计算k时刻节点i的本地信息矩阵：其中，所述为k
‑
1时刻节点i的信息向量，为k
‑
1时刻节点i的信息矩阵。
5.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁源，余吉，李可君，庞得铁，徐磊磊，李睿智，赵璇，
申请(专利权)人：北京电子工程总体研究所，
类型：发明
国别省市：