通信受限下网络化多传感器系统的Kalman融合估计

薛东国; 陈博; 张文安; 俞立

doi:10.16383/j.aas.2015.c140022

通信受限下网络化多传感器系统的Kalman融合估计

doi: 10.16383/j.aas.2015.c140022

薛东国^1,2,
陈博^1,2,
张文安^1,2,
俞立^1,2, ,

1.
浙江工业大学信息工程学院杭州 310023;
2.
浙江省嵌入式系统联合重点实验室杭州 310023

基金项目:

国家自然科学基金(61273117, 61104063, 61403345);浙江省钱江人才计划项目(QJD1302012);霍英东教育基金会(141064)资助

详细信息

作者简介:
薛东国浙江工业大学硕士研究生.主要研究方向为融合估计. E-mail:xuedg87@163.com

通讯作者:
俞立浙江工业大学信息工程学院教授.主要研究方向为鲁棒控制,时滞系统,分布式控制和网络控制系统.本文通信作者. E-mail:lyu@zjut.edu.cn

计量
- 文章访问数: 1901
- HTML全文浏览量: 103
- PDF下载量: 903
- 被引次数: 0
出版历程
- 收稿日期: 2014-01-14
- 修回日期: 2014-05-01
- 刊出日期: 2015-01-20

Kalman Fusion Estimation for Networked Multi-sensor Fusion Systems with Communication Constraints

XUE Dong-Guo^1,2,
CHEN Bo^1,2,
ZHANG Wen-An^1,2,
YU Li^{1,2
, ,}

1.
College of Information Engineering, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310023;
2.
Zhejiang Provincial United Key Laboratory of Embedded Systems, Hangzhou 310023

Funds:

Supported by National Natural Science Foundation of China (61273117, 61104063, 61403345), Qianjiang Talents Project of Zhejiang Province (QJD1302012), and Henry Fok Education Foundation (141064)

摘要

摘要: 研究了一类通信受限下网络化多传感器系统的 Kalman 融合估计问题, 其中通信受限是指系统在一个采样周期内只允许有限个传感器与融合中心通信. 首先, 提出了一种周期性分组传输的通信策略, 并将每组传感器所对应的局部估计系统描述成一个离散周期子系统模型. 其次, 每个子系统根据最新测量信息的更新时刻, 选择相应的 Kalman 估计器 (滤波器或预报器), 从而得到各子系统在每一时刻的一个局部最优估计, 再通过矩阵加权线性最小方差最优融合准则得到最优融合估计,并给出了Kalman融合估计器的设计方法. 最后, 通过一个目标跟踪例子验证所提方法的有效性.
- Kalman 估计 /
- 信息融合 /
- 通信受限 /
- 周期传输策略
Abstract: This paper investigates the fusion estimation problem for networked multi-sensor fusion systems with communication constraints that only finite sensors are allowed to communicate with the fusion center (FC). A novel periodic transmission strategy is proposed and each local estimation system is modeled as a discrete periodic subsystem. According to the latest measurement information update time, each subsystem chooses the appropriate Kalman estimator (filter or predictor) and obtains the local optimal estimate. Then an optimal fusion estimate is derived from the optimal fusion criterion weighted by matrices and a fusion Kalman estimator is derived. Finally, a target tracking example is given to show the effectiveness of the proposed method.
- Kalman estimation /
- information fusion /
- communication constraints /
- periodic transmission strategy

HTML全文

参考文献(15)

[1]	Li X R, Zhu Y M, Wang J, Han C Z. Optimal linear estimation fusion——part I: unified fusion rules. IEEE Transactions on Information Theory, 2003, 49(9): 2192-2208
[2]	Sun S L, Deng Z L. Muti-sensor optimal information fusion Kalman filter. Automatica, 2004, 40(6): 1017-1023
[3]	Deng Z L, Gao Y, Mao L, Li Y, Hao G. New approach to information fusion steady-state Kalman filtering. Automatica, 2005, 41(10): 1695-1707
[4]	Khan U A, Moura Jose M F. Distributed the Kalman filter for large-scale systems. IEEE Transactions on Signal Processing, 2008, 56(10): 4919-4935
[5]	Ge Quan-Bo, Li Wen-Bin, Sun Ruo-Yu, Xu Zi. Centralized fusion algorithms based on EKF for multisensor. Acta Automatica Sinica, 2013, 39(6): 816-825 (葛泉波, 李文斌, 孙若愚, 徐姿. 基于EKF的集中式融合估计研究. 自动化学报, 2013, 39(6): 816-825)
[6]	Feng Xiao-Liang, Wen Cheng-Lin, Liu Wei-Feng, Li Xiao-Fang, Xu Li-Zhong. Sequential fusion finite horizon H∞ filtering for multisenor system. Acta Automatica Sinica, 2013, 39(9): 1523-1532(冯肖亮, 文成林, 刘伟峰, 李晓芳, 徐立中. 基于多传感器的序贯式融合有限域H∞滤波方法. 自动化学报, 2013, 39(9): 1523-1532)
[7]	Duan Z S, Li X R. Lossless linear transformation of sensor data for distributed estimation fusion. IEEE Transactions on Signal Processing, 2011, 59(1): 362-372
[8]	Wang Y F, Nguyen B M, Fujimoto H, Hori Y. Multirate estimation and control of body slip angle for electric vehicles based on onboard vision system. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2014, 61(2): 1133-1143
[9]	Wang Xiao-Xu, Liang Yan, Pan Quan, Zhao Chun-Hui, Li Han-Zhou. Unscented Kalman filter for nonlinear systems with colored measurement noise. Acta Automatica Sinica, 2012, 38(6): 986-998(王小旭, 梁彦, 潘泉, 赵春晖, 李汉舟. 带有色量测噪声的非线性系统Unscented卡尔曼滤波器. 自动化学报, 2012, 38(6): 986-998)
[10]	Chen B, Zhang W A, Yu L. Distributed finite-horizon fusion Kalman filtering for bandwidth and energy constrained wireless sensor networks. IEEE Transactions on Signal Processing, 2014, 62(4): 797-812
[11]	Garcia A L, Widjaja I. Communication Networks: Fundamental Concepts and Key Architectures. Taipei, China: McGraw-Hill, 2001.
[12]	Liu X H, Goldsmith A. Kalman filtering with partial observation losses. In: Proceedings of the 43rd IEEE Conference on Decision and Control. Atlantis, USA: IEEE, 2004. 4180-4186
[13]	Song H B, Zhang W A, Yu L. H∞ filtering of network-based systems with communication constraints. IET Signal Processing, 2010, 4(1): 55-68
[14]	Zhang W A, Yu L, Feng G. Optimal linear estimation for networked systems with communication constraints. Automatica, 2011, 179(22): 3944-3955
[15]	Zhang W A, Feng G, Yu L. Multi-rate distributed fusion estimation for sensor networks with packet losses. Automatica, 2012, 48(9): 2016-2028

施引文献

资源附件(0)

访问统计

计量

文章访问数: 1901
HTML全文浏览量: 103
PDF下载量: 903
被引次数: 0

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

留言板

通信受限下网络化多传感器系统的Kalman融合估计

doi: 10.16383/j.aas.2015.c140022

作者简介:
薛东国浙江工业大学硕士研究生.主要研究方向为融合估计. E-mail:xuedg87@163.com

通讯作者:
俞立浙江工业大学信息工程学院教授.主要研究方向为鲁棒控制,时滞系统,分布式控制和网络控制系统.本文通信作者. E-mail:lyu@zjut.edu.cn

计量

Kalman Fusion Estimation for Networked Multi-sensor Fusion Systems with Communication Constraints

计量

目录

留言板

通信受限下网络化多传感器系统的Kalman融合估计

doi: 10.16383/j.aas.2015.c140022

作者简介: 薛东国 浙江工业大学硕士研究生.主要研究方向为融合估计. E-mail:xuedg87@163.com

通讯作者: 俞立 浙江工业大学信息工程学院教授.主要研究方向为鲁棒控制,时滞系统,分布式控制和网络控制系统.本文通信作者. E-mail:lyu@zjut.edu.cn

计量

出版历程

Kalman Fusion Estimation for Networked Multi-sensor Fusion Systems with Communication Constraints

计量

出版历程

目录

作者简介:
薛东国浙江工业大学硕士研究生.主要研究方向为融合估计. E-mail:xuedg87@163.com

通讯作者:
俞立浙江工业大学信息工程学院教授.主要研究方向为鲁棒控制,时滞系统,分布式控制和网络控制系统.本文通信作者. E-mail:lyu@zjut.edu.cn