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【24h】

分散カルマンフィルタに基づく近傍比較戦略型センサネットワーク

机译:基于分布式卡尔曼滤波器的对应比较策略传感器网络

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摘要

本稿では観測距離を考慮した評価関数により比較データ数がセンサ群全体の規模に依存しにくいセンサスケジューリングを考え,DKFによる推定アルゴリズムと併せてフィードバック制御系を構築する.具体的には対象物近傍のセンサのみ比較する近傍比較戦略を提案し,この評価関数が上限値となる条件を示す.また予測推定値を共有するDKFでは従来法よりも推定精度が向上し,さらに毎時刻全センサによる推定が必要ないことを示す.最後に,提案推定アルゴリズムの有効性を制御シミュレーションにより検証する.
机译:在本文中,我们考虑通过考虑观察距离的评估函数来考虑比较数据的数量几乎依赖于整个传感器组的比例,并通过DKF结合估计算法来构造反馈控制系统。具体地,提出了一个邻域比较策略以仅比较对象附近的传感器,并且该评估函数表示评估函数是上限值的条件。此外,在DKF共享预测估计中,估计精度比传统方法的估计精度进一步改善,表示不需要每小时多小时传感器的估计。最后,通过控制仿真验证了所提出的估计算法的有效性。

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