基于传感器丢包率不确定性预测的分布式H∞滤波算法.pdf

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1、2015年第34卷第8期传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)145DOI：10．13873／J．1000--9787(2015)08--0145--04基于传感器丢包率不确定性预测的分布式H∞滤波算法林楠，史苇杭，魏斌(1．郑州大学软件技术学院，河南郑州450002；2．郑州大学计算机科学与技术学院。河南郑州450002)摘要：针对无线传感器网络(WSNs)在测量数据丢包不确定性情况下的分布式H∞滤波问题，提出一种基于传感器丢包率不确定性预测的分布式H*滤波算法。通过设计一种线性全阶滤波器，使得滤波误差能够收敛在均

2、方渐近为零，同时抑制外界的干扰造成的H滤波衰减。根据滤波参数符合伯努利分布随机分布的原理，利用Lyapunov函数的方法，通过寻找最佳的滤波参数来保证在丢包率不确定的情况下对真值预测的随机稳定性。实验仿真结果表明：当观测数据存在不确定性丢包时，该滤波算法能发挥有效的滤波效果。关键词：传感器；分布式Ho。滤波；线性全阶滤波器；Lyapunov函数中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1000-9787(2015)08-0145-04DistributedH∞filteringalgorithmbasedonuncertaintypredictionofpacke

3、tlossrateofsensorLINNan，SHIWei．hang，WEIBin(1．CollegeofSoftwareTechnology，ZhengzhouUniversity，Zhengzhou450002，China；2．SchoolofComputer，ZbengzhOUUniversity，Zhengzhou450002，China)Abstract：AimingatdistributedHoofilteringproblemofmeasurementdatalossincaseofuncertaintyinwirelesssensornetworks

4、(WSNs)，adistributedH—infinityfilteringalgorithmbasedonsensoruncertaintypredictionofpacketlossrateisproposed．Bydesigningalinearfull—orderfilter，SOthatfilteringerrorcanconvergeinmeansquareasymptoticallytozero．whilesuppressingH∞filteringattenuationcausedbyexternalinterference．AccordingtoBe

5、rnoullidistributionfilteringparametersconsistentwiththeprinciplesofrandomdistribution，bysearchingtheoptimalfilteringparameterstoensurerandomstabilityinthecaseofpacketlossrateuncertaintyoftruevalueprediction，usingtheLyapunovfunction．Simulationresultsshowthatthisfilteringalgorithmcanplayf

6、inefectivefilteringefectifthereisuncertaintyobservationaldataloss．Keywords：sensor；distributedH∞filtering：linearfull—orderfilter；Lyapunovfunction0引言此，需要在传感器网络分布式估计中对数据包丢失的不确近年来，越来越多的科学家对传感器网络的分布式滤定性进行分析，无论是本地传感器还是相邻传感器的数据波问题进行了研究J。分布式滤波中，传感器通过拓扑包丢失。网络连接，且可以接收其自身感测的数据并通过互联网传在分布式H。。滤波的研究上，

7、吴博等人通过使用稳输信息。因此，如何处理传感器之间的复杂耦合关系成为态Kalman滤波器对多个传感器节点的输出信号进行滤波，设计分布式滤波器的最重要的问题之一j。H。。滤波方提出一种带滤波的无线传感器网络(WSNs)的H∞控制算法与其它滤波器相比提供了一个最坏情况下的估计误差界法。冯肖亮等人利用测量值扩维的方法，提出基于多传限，并且不需要噪声统计知识，因此，被广泛地应用到实际感器的序贯式融合有限域H。。滤波方法。李秀英等人通工程中，并成为控制领域的一个研究热点。过定义新的变量，将原系统转化为随机参数系统，提出一传感器网络的通信介质的可靠性受到外部环境