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作者：lujianjun　|　来源：泰宇机械　|　发布时间：2018-07-27 13:19　|　浏览次数：次

在目标跟踪系统中,因通信延迟等原因会出现传感器量测无序地到达融合中心的现象,将这些量测称为无序量测(OOSM)。针对过程噪声、量测噪声相关的非线性系统中出现的无序量测问题,在现有算法基础上,提出了一种可处理单步延迟无序量测的新算法。在前向预测滤波框架下,对系统方程去相关化,并利用粒子滤波(PF)进行状态估计。仿真结果验证了算法的有效性。 0)T］由式(1)可得xk=fk，d(xd)+Γk，dwk，d(3)假定在t=tk时刻，融合中心已获得后验分布p(xk|z1∶k)，进而得到状态向量的充分统计量^xk|kE［xk|Zk］，Pk|kCov［xk|Zk］(4)式中Zk为t=tk时刻累积量测值。随后，来自t=td时刻的量测zd=hd(xd)+vd(5)在^xk|k已经计算出来后到达融合中心。如图1所示。需要解决的问题是:在融合中心接收到无序量测zd后，用其直接更新后验分布p(xk|z1∶k)，得到p(xk|z1∶k，zd)，计算出目标的状态估计值^xk|d及协方差阵Pk|k传感器网络-电动液压滚圆机滚弧机价格低数控张家港滚圆机滚弧机多少钱。传感器量测时序量测到达时序zkzdzk-1zk-2zk-3tktdtk-1tk-2tk-3图1单步延迟无序量测2算法设计针对上节给定的非线性离散系统，考虑同一时刻过程噪声与量测噪声相关的情形，本文有张家港市泰宇机械有限公司全自动倒角机采集网络整理，http://www.daojiaoj.com 提出解决单步延迟OOSM问题的滤波算法。算法首先根据最小均方误差准则，将系统方程作恒等变形，实现噪声去相关化［9］。其次，基于前向预测方法，在有序状态转移方式下［10］，用粒子滤波算法［11，12］处理延迟到达的量测。2．1噪声去相关化贝叶斯估计要求系统中各种噪声互不相关，故式(1)，式(2)表示的非线性离散时间系统不能直接进行贝叶斯估计。因此，先将系统方程作恒等变换，去除两种噪声的相关性，随后进行滤波估计。去相关化过程如下所述。将针对无线传感器网络(WSNs)的覆盖优化和连通性问题,提出了一种基于连通性的WSNs覆盖优化算法(CC—BCBS)。在二维监测区域内,CC—BCBS以传感器节点间的通信半径作为限制条件,只对连通的传感器节点进行Voronoi图划分,根据节点对应泰森多边形的覆盖情况构造盲区图,将盲区重心作为候选优化位置,使节点尽可能最大化覆盖监测区域。节点通信半径影响着区域覆盖的冗余度,故针对划分时可能出现的3种不同连通情况,给出了相应措施。仿真结果表明:CC—BCBS在覆盖率,分布均匀性,平均连通个数与连通率方面相比BCBS等算法有明显优势。传感器网络-电动液压滚圆机滚弧机价格低数控张家港滚圆机滚弧机多少钱本文有张家港市泰宇机械有限公司全自动倒角机采集网络整理，http://www.daojiaoj.com


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