基于多跳子空间分解的传感器分布式滚动时域估计方法技术

本发明专利技术属于自动化技术领域，尤其涉及一种基于多跳子空间分解的传感器分布式滚动时域估计方法，包括以下步骤：S1、构建用于追踪平面X‑Y上目标小车的运动状态与运动轨迹的包含n个传感器的传感器网络拓扑图；S2、基于所述传感器网络拓扑图，建立基于分布式目标追踪问题的系统状态空间模型；S3、根据传感器的跳数从所述系统状态空间模型中分解出多跳子空间；S4、建立基于所述多跳子空间分解的分布式滚动时域估计器；S5、对所述分布式滚动时域估计器进行增益求解，得到预设增益，根据所述预设增益优化所述传感器网络拓扑图的估计误差，并输出追踪结果。本发明专利技术相较于现有技术降低了滚动时域估计的计算复杂度、提高了实时估计性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于自动化，尤其涉及一种基于多跳子空间分解的传感器分布式滚动时域估计方法。

技术介绍

1、状态估计是通过估计方法获得系统更准确的内部变量值，从而更好地了解系统的动态规律，一种常见的状态估计的使用场景，是通过传感器网络对平面上小车的实时运动状态与轨迹信息进行追踪，即分布式目标跟踪问题。

2、目前，越来越多的状态估计算法应用于分布式目标跟踪问题。相比于集中式估计算法，分布式估计算法具有容错性、鲁棒性以及可扩展性等优点。然而，分布式估计算法的复杂性、安全性以及高成本也会带了很多困难以及挑战；此外，传统状态估计算法在解决分布式目标跟踪问题时会出现对非线性运动和复杂场景的适应性较差以及计算复杂度高，实时性能较差等问题。

3、因此，针对分布式目标跟踪的状态估计问题，急需提出一种低计算成本，能够处理约束系统以及在线实时应用的分布式估计方法。

技术实现思路

1、本专利技术旨在解决现有技术的分布式滚动时域估计方法对非线性运动和复杂场景的适应性较差以及计算复杂度高、实时性能较差等问题。

<本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多跳子空间分解的传感器分布式滚动时域估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于多跳子空间分解的传感器分布式滚动时域估计方法，其特征在于，步骤S1中，定义图表示所述传感器网络拓扑图；其中，表示n个传感器的集合，表示边的集合，所有传感器节点i的邻居传感器节点j构成的集合表示为

3.根据权利要求2所述的基于多跳子空间分解的传感器分布式滚动时域估计方法，其特征在于，步骤S2中，基于一类离散时间线性时不变系统建立所述系统状态空间模型，其满足以下关系式(1)：

4.根据权利要求1所述的基于多跳子空间分解的传感器分布式滚动时域估计...

【技术特征摘要】

1.一种基于多跳子空间分解的传感器分布式滚动时域估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于多跳子空间分解的传感器分布式滚动时域估计方法，其特征在于，步骤s1中，定义图表示所述传感器网络拓扑图；其中，表示n个传感器的集合，表示边的集合，所有传感器节点i的邻居传感器节点j构成的集合表示为

3.根据权利要求2所述的基于多跳子空间分解的传感器分布式滚动时域估计方法，其特征在于，步骤s2中，基于一类离散时间线性时不变系统建立所述系统状态空间模型，其满足以下关系式(1)：

4.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟辰威，杨立鑫，刘畅，徐雍，黄增鸿，鲁仁全，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：