噪声相关的带宽约束传感器网络融合算法

研究了一类相关量测噪声和带宽限制背景下的传感器网络融合问题.利用Cholesky分解方法将量测方程转化为量测噪声互不相关的等价模型.由于带宽的限制,各局部传感器节点的原始信息需量化成消息才能上传到融合中心.文中采用自适应的量化策略获得了局部测量新息的量化消息,并利用顺序滤波和强跟踪滤波技术设计融合方法.简要分析了基于量化新息融合算法的性能特点.通过一个计算机仿真实验验证了新算法的有效性.     

噪声相关多传感器系统的微观EKF融合算法

集中式融合滤波对于噪声相关非线性多传感器系统很重要。首先,在扩展Kalman滤波器(EKF)的基础上,利用矩阵求逆引理推导出噪声相关的EKF的一种信息滤波器形式;然后,根据矩阵相似变换理论将其等价分解为具有局部通信的微观滤波器形式。与现有的集中式融合算法相比,新方法保持了相同融合精度的同时,还具备了部分信息滤波器的优良数值计算特点。最后,通过理论分析和计算机仿真相结合的方法来验证了新算法的有效性。