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OPTIMAL DISTRIBUTED FUSION ALGORITHM WITH ONE-STEP OUT-OF-SEQUENCE ESTIMATES 被引量:3
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作者 Ge Quanbo Wen Chenglin 《Journal of Electronics(China)》 2008年第4期529-538,共10页
The transmission modes of multi-hop and broadcasting for Wireless Sensor Networks(WSN)often make random and unknown transmission delays appear,so multisensor data fusion based ondelayed systems attracts intense attent... The transmission modes of multi-hop and broadcasting for Wireless Sensor Networks(WSN)often make random and unknown transmission delays appear,so multisensor data fusion based ondelayed systems attracts intense attention from lots of researchers.The existing achievements for thedelayed fusion all focus on Out-Of-Sequence Measurements(OOSM)problem which has many dis-advantages such as high communication cost,low computational efficiency,huge computational com-plexity and storage requirement,bad real-time performance and so on.In order to overcome theseproblems occurred in the OOSM fusion,the Out-Of-Sequence Estimates(OOSE)are considered tosolve the delayed fusion for the first time.Different from OOSM which belongs to the centralized fusion,the OOSE scheme transmits local estimates from local sensors to the central processor and is thus thedistributed fusion;thereby,the OOSE fusion can not only avoid the problems suffered in the OOSMfusion but also make the design of fusion algorithm highly simple and easy.Accordingly,a novel optimallinear recursive prediction weighted fusion method is proposed for one-step OOSE problem in this letter.As a tradeoff,its fusion accuracy is slightly lower than that of the OOSM method because the currentOOSM fusion is a smooth estimate and OOSE gets a prediction estimate.But,the smooth result of theOOSE problem also has good fusion accuracy.Performance analysis and computer simulation show thatthe total performance of the proposed one-step OOSE fusion algorithm is better than the current one-step OOSM fusion in the practical tracking systems. 展开更多
关键词 传感器网络 最优分布式融合算法 卡尔曼滤波 传输延迟
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多传感器网络系统基于无序估计的分布式信息融合 被引量:7
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作者 葛泉波 文成林 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第7期1614-1620,共7页
无线传感器网络的局部节点往融合中心传输信息时,不确定的随机延迟易使得信息无序现象频繁发生,从而导致传统信息融合方法的应用面临诸多难题和挑战。该文以带有任意随机延迟的多传感器同步采样系统为对象,研究无序估计("Out-Of-Se... 无线传感器网络的局部节点往融合中心传输信息时,不确定的随机延迟易使得信息无序现象频繁发生,从而导致传统信息融合方法的应用面临诸多难题和挑战。该文以带有任意随机延迟的多传感器同步采样系统为对象,研究无序估计("Out-Of-Sequence"Estimate,OOSE)信息系统的最优分布式融合问题,最终建立一种新型的通用最优OOSE融合算法。与现有基于集中式框架的无序量测融合方法相比,新算法在融合精度和算法复杂度上均具有显著优势。算法分析和计算机仿真验证了新算法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 数据融合 传感器网络 延迟 无序量测 无序估计
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高斯混合概率假设密度无序估计分布式融合
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作者 孔云波 冯新喜 +1 位作者 乔向东 刘钊 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期464-471,共8页
针对分布式传感器网络中多目标随机集状态混合无序估计问题,本文提出了一种基于高斯混合概率假设密度无序估计分布式融合算法.在高斯混合概率假设密度滤波器的框架下,首先基于概率假设密度递推滤波特性,建立适用于多目标随机集状态混合... 针对分布式传感器网络中多目标随机集状态混合无序估计问题,本文提出了一种基于高斯混合概率假设密度无序估计分布式融合算法.在高斯混合概率假设密度滤波器的框架下,首先基于概率假设密度递推滤波特性,建立适用于多目标随机集状态混合无序估计的最新可利用估计判别机制,然后利用扩展协方差交叉融合算法对经过最新可利用估计判别机制获得的无序概率假设密度强度估计进行融合处理,针对融合过程中高斯分量快速增长的问题,在保证信息损失最小的前提下,对融合过程的不同环节实施高斯混合分量裁剪操作,给出了一种多级分层分量裁剪算法.最后,仿真实验验证了文中所提的算法的有效性和可行性. 展开更多
关键词 高斯混合模型 分布式融合 协方差交叉 分量裁剪 无序估计
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