一种基于事件触发的分布式卡尔曼一致性滤波算法设计

针对无线传感器网络中存在的通信带宽受限等问题,设计了基于事件触发的分布式卡尔曼一致性滤波算法。采用增量发送的传输机制,每个传感器仅在当前时刻观测值与最新触发时刻观测值之间的差值平方超出阈值时,才将观测值发送到相应的估值器。而每个估值器都可以通过时间触发的规则从其邻居节点接收到估计值。为了避免估值之间互协方差矩阵的计算,通过局部最小化方差的上界提出了事件触发的分布式卡尔曼滤波器。基于李雅普诺夫方法证明了算法在均方意义下的指数有界性。数值仿真验证了事件触发的阈值越小,通信率越高且滤波器的估计精度越高;否则,通信率越低且估计精度越低。

双参数n阶α次积分C半群

利用经典算子半群理论中的方法和单参数n阶α次积分C半群的概念,将单参数n阶α次积分C半群的概念推广到双参数n阶α次积分C半群,得到双参数n阶α次积分C半群的若干性质(例如指数有界性)。

多参数n阶α次积分C半群

研究了多参数n阶α次积分C半群。利用经典算子半群理论中的方法和n阶α次积分C半群的概念,给出多参数n阶α次积分C半群的定义,并得到它的一些性质。

多参数n阶α次积分半群

研究了多参数n阶α次积分半群。利用经典算子半群理论中的方法和单参数n阶a次积分C半群的概念,给出多参数n阶α次积分半群的定义,并得到多参数n阶α次积分半群的一些性质。