基于一致性的分布式粒子濾波算法研究.pdf

1、在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，分布式粒子濾波是一種強(qiáng)大且靈活的分散式狀態(tài)估計(jì)方法，它特別適用于大規(guī)模、非線性和非高斯的分布式估計(jì)系統(tǒng)。然而，它在通信帶寬、節(jié)點(diǎn)資源、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋭?dòng)態(tài)變化以及通信能力等方面有一定的局限性，為了減小網(wǎng)絡(luò)中存在的鏈接失敗或間歇性鏈接對(duì)目標(biāo)估計(jì)的影響，深入研究分布式粒子濾波算法具有重要意義。
　　針對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)中的非線性、非高斯跟蹤應(yīng)用，本文提出基于一致性/融合的粒子濾波的分布式實(shí)現(xiàn)算法。它在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行兩種粒子濾波器

2、，分別是用于粒子濾波分布式實(shí)現(xiàn)的局部濾波器和計(jì)算全局濾波分布的融合濾波器。文中將局部概率密度函數(shù)的乘積近似為高斯分布，并用平均一致性算法計(jì)算高斯分布的參數(shù)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)狀態(tài)的估計(jì)。最后用蒙特卡羅仿真將此算法與集中式粒子濾波的跟蹤性能進(jìn)行了比較，表明此算法具有較優(yōu)的濾波性能。
　　由于一致性算法的收斂速度在上述算法中至關(guān)重要，于是本文重點(diǎn)研究了基于概率的一致性權(quán)值優(yōu)化方法。這種方法介紹了空間相關(guān)隨機(jī)拓?fù)湎乱恢滦运惴ǖ臋?quán)重優(yōu)化問(wèn)題，它

3、選擇一致性均方誤差收斂速率作為優(yōu)化準(zhǔn)則，并用鏈接形成概率、鏈接形成空間相關(guān)性和一致性權(quán)重的函數(shù)表示這個(gè)速率。由于對(duì)稱隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)下的均方收斂速率是關(guān)于權(quán)重的凸的、非光滑函數(shù)，文中給出封閉形式和次梯度算法兩種解決方案。還將此優(yōu)化方法和其他權(quán)重選擇方法進(jìn)行了對(duì)比仿真，結(jié)果表明此權(quán)重設(shè)計(jì)獲得了顯著的性能增益。
　　最后針對(duì)網(wǎng)絡(luò)中存在的間歇性網(wǎng)絡(luò)鏈接問(wèn)題，將基于概率的一致性權(quán)值優(yōu)化方法與基于一致性的分布式粒子濾波算法相結(jié)合，通過(guò)克服鏈接失敗導(dǎo)