能量有效的分布式粒子滤波

该文根据无线传感器网络节点能量有限的特点,从节能的角度提出了能量有效的分布式粒子滤波算法。该文首先给出了算法的一个总体框架,然后从大数定理出发,研究粒子数对算法性能的影响。接着,基于节点的位置信息和测量方程,提出了一种节点选择算法。通过节点选择,可以把粒子滤波算法的计算复杂度分布到各个节点,进行分布式处理。最后,通过仿真验证算法的有效性。

基于分布式粒子滤波的二进制无线传感器网络目标跟踪

为了提高二进制无线传感器网络跟踪算法的精度和实时性,降低传感器节点能耗,将分布式粒子滤波运用到二进制无线传感器网络中进行目标跟踪。选择信号强度最大的节点作为簇头节点,在簇头单跳通信范围内的所有节点和簇头组成对目标跟踪的动态分簇,在簇头节点进行粒子采样和状态估计,在簇头之间传递粒子及其权值,从而得到了二进制无线传感器网络的分布式粒子滤波跟踪算法。研究了粒子数和网络节点数量对跟踪精度的影响。仿真结果表明,传感器的节点数量会影响跟踪精度,但是粒子数对跟踪精度的影响更大。同时分布式粒子滤波比集中式粒子滤波具有更好的实时性和更低的能耗。

无线传感网络中分布式粒子滤波的目标追踪算法

在给出无线传感网络的传感器配置模型的基础上,提出了一种分布式粒子滤波DPF(d istributedparticle filter)算法,并实现了对网络中的一个运动目标的追踪。利用传感器模型,可将网络划分为一系列不相联系的传感器组,并在每个传感器组上运行一个局部粒子滤波,通过中心节点将估计状态传递给下一个传感器组的中心节点,依次实施对目标定位、跟踪。为减少网络间的通讯负荷和节约传感器节点能量,使用了高斯混合器模型(GMM),对局部粒子滤波的粒子和相应的权值进行近似;并提出了根据估计误差自适应激活传感器的优化算法。仿真结果表明,基于GMM近似的DPF在保持较高的估计精度的同时,能够大幅度减少网络间的通讯负荷。

分簇传感网络分布式粒子滤波气体释放源定位算法

针对环境监测与污染控制领域中气体释放源定位问题,提出一种动态分簇传感网络分布式粒子滤波定位算法。基于气体扩散模型推导了分布式粒子滤波算法用于实现气体释放源参数并行估计;根据参数估计量协方差的迹和能耗参数构建了网络能耗均衡模型,并对其寻优完成下一个簇集的节点调度与建簇;最终通过迭代运算实现气体释放源定位。仿真结果分析表明,该方法在保证参数量估计和定位精度的同时可有效降低节点能耗平衡网络生命周期。

带负载失衡调节的分布式粒子滤波算法研究

粒子滤波算法可以有效的解决非线性、非高斯系统的状态估计问题,但因其计算量庞大,无法满足系统实时性要求。针对粒子滤波器计算量大的问题,提出基于并行计算的分布式粒子滤波算法,论文将全局比例分配重采样在粒子集上并行实现,并用粒子群优化算法解决负载上计算量失衡的问题。利用该方法把集中式计算转化为中心节点与子节点负荷均衡的分布式计算模式,解决了执行速度和单节点计算能力不足的问题。仿真结果表明,与其他分布式粒子滤波算法相比,该算法在保持负载均衡的同时减少了通信损耗,并且可以取得较好的估计精度。

基于分布式无味边缘粒子滤波的同步定位与地图构建

针对复杂环境下同步定位与地图构建(SLAM)中分布式粒子滤波算法存在计算量大、粒子退化严重的问题,在分布式算法的基础上结合无味粒子滤波和边缘化算法,提出了一种基于分布式无味边缘粒子滤波的算法.该算法依据分布式思想将系统分解为多个仅包含部分状态量的子系统,各子系统均采用无味粒子滤波算法进行状态估计,通过边缘化算法优化无味粒子滤波算法的边缘分布函数,主滤波器融合各子滤波器的数据计算最终结果,克服了滤波精度低、计算复杂度高的问题.最后,通过仿真试验证明改进的分布式边缘粒子滤波算法能够抑制粒子退化现象,具有较好的实时性和滤波精度,是解决SLAM的新的有效方法.

基于视觉的无人机在油气管道安全管理中的应用

本文以DJIM100无人机作为硬件基础,设计了以分布式粒子滤波算法为核心的图像处理模块和以PID控制器为核心的飞行控制模块,并进行了系统的整合。最后,设计了图形用户界面,实时监控无人机系统的状态。该系统为油气储运管道的远程智能巡线提供了一种可行的方法。

基于CPCRLB和一致性算法的分散式传感器管理

针对无线传感器网络中的目标跟踪问题,基于条件后验克拉美—罗下界(CPCRLB)提出一种分散式传感器节点管理方法.基于一致性策略给出一种CPCRLB的分布式迭代算法,并且基于分布式粒子滤波器给出该算法的数值逼近实现.对层次结构的无线传感器网络,将CPCRLB作为传感器管理的准则,基于平均一致性给出一种迭代的局部搜索算法,实现了无线传感器网络下观测节点的分散式在线选择.仿真结果表明了基于CPCRLB的分散式传感器管理方法在目标跟踪精度方面的有效性.