检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:魏瑶 孙书利[1] WEI Yao;SUN Shu-Li(College of Electronic Engineering, Heilongjiang University, Harbin 150080,China)
出 处:《黑龙江大学工程学报》2021年第3期120-130,共11页Journal of Engineering of Heilongjiang University
基 金:国家自然科学基金面上项目(61573132)。
摘 要:研究了具有一步随机滞后和丢包多传感器系统的分布式递推融合估计问题。利用满足伯努利分布的随机变量描述传感器到估计器的随机滞后和丢包现象。通过定义新变量,将原系统等价地转化为随机参数化系统。基于局部最优线性估值,局部估值之间的互协方差阵,以及先验融合估值和局部估值之间的互协方差阵,提出了分布式递推融合预报算法。给出稳态预报器存在的一个充分条件。通过仿真验证其有效性。Distributed recursive fusion estimation problem for multi-sensor systems with one-step random delays and packet dropouts is concerned.Bernoulli distributed random variables are used to model the phenomena of random delays and packet dropouts from sensors to estimators.By defining some new variables,the original system is equivalently transformed into a stochastic parameterized system.Based on local optimal linear estimates,cross-covariance matrices between local estimates,and between prior fusion estimate and local estimates,a distributed recursive fusion prediction algorithm is presented.A sufficient condition for the existence of the steady-state predictor is given.An example verifies the effectiveness of the algorithms.
关 键 词:随机一步滞后 丢包 最优线性估计 分布式递推融合预报器 多传感器系统
分 类 号:TP212[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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