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Decentralized parameters estimation of chemical pollution source using wireless sensor networks

机译：使用无线传感器网络分散参数估计化学污染源

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Chemical pollution source parameters estimation using wireless sensor networks in an arbitrary environment has become a topic of intensive research problem. In this paper, we propose a decentralized estimation method based on the distributed Kalman filter algorithm in sensor networks to localize a chemical source and determine its emission rate. The implementation of estimation method based on a dispersion physical model and noisy measurements of concentration. As for the severe nonlinear model, it is not handled well by Kalman filter, we make use of the unscented Kalman filter (UKF) and the distributed particle filter(DPF) independently for the algorithm. Simulation results indicate that performance of the decentralized estimation methods with DPF and UKF are better than the centralized PF method (CPF) and the DPF performs much better in estimation accuracy than UKF.
机译：使用无线传感器网络在任意环境中的化学污染源参数估计已成为密集研究问题的主题。在本文中，我们提出了一种基于传感器网络中分布式卡尔曼滤波算法的分散估计方法，以定位化学源并确定其排放率。基于色散物理模型的估计方法的实现与浓度噪声测量。至于严重的非线性模型，Kalman滤波器没有处理得很好，我们利用Unscented Kalman滤波器（UKF）和分布式粒子滤波器（DPF）用于算法。仿真结果表明，具有DPF和UKF的分散估计方法的性能优于集中式PF方法（CPF），并且DPF在估计精度比UKF更好地执行更好。

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