无线传感器网络的数据融合研究pdf

2009-10-5 17:28:51 2651

0 摘要：利用最优的融合簇状态估计的K rein 空间卡尔曼滤波方法，得到信息形式的鲁棒卡尔曼滤波。簇头节点通过所处簇的观测模型，利用信息形式的鲁棒卡尔曼滤波实现离散形式的卡尔曼滤波。簇头节点将状态估计和可逆的误差协方差矩阵传送到中心基站，中心基站融合簇状态估计产生全局状况估计。仿真结果表明，全局状态估计相对于集中状态估计(不簇)，具有更好的性能，且通信代价更低、节点寿命长。 Abstract : Using the optimal integration of the cluster state estimation with the Krein space Kalman filter , we get the information form of robust Kalman filter. The cluster head node, through the observation model，realizes discrete Kalman filter by information Kalman filter. The head nodes transmit their state estimates along with the inverse of error covariance matrix to the central base station which fuses the cluster state estimates to generate the overall global state estimate. The simulation results demonstrate that the performance of the global state estimate is comparable to the performance of the centralized state estimate. The overall global state which possess lower communication cost, long-lived node have more better performance. 游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复 0
2009-10-5 17:28:51　　评论淘帖0 举报相关推荐 • 无线传感器网络数据融合威廉希尔官方网站的研究与仿真 0 • 无线传感器网络的数据融合研究 14 • 无线传感器网络数据融合路由算法分析 433 • 无线传感器网络数据融合威廉希尔官方网站研究与仿真 432 • 无线传感器网络实时数据融合策略是什么？ 2217 • 无线传感器网络数据融合路由算法的改进 0 • 基于信息熵的无线传感器网络数据融合模型 8 • 详解无线传感器网络实时数据融合策略 1222 • 无线传感器网络中节能MAC协议的研究 1453 • 基于Atmel的无线传感器网络节点的研究与实现 1929 4 个讨论