含乘性噪声、时滞、丢包的无线传感器网络系统估计研究及应用

The subject focuses on the estimation of the wireless sensor network with multiplicative noise, time delay and packet loss. Firstly, the mathematical model of the wireless sensor network with multiplicative noise and packet loss which is also termed as multiplicative-wireless-sensor-network and the mathematical model of multiplicative-wireless-sensor-network with time delay are established. Based on the above models, the optimal estimator and the corresponding information fusion estimator for the wireless sensor network will be designed; Secondly, by considering some uncertainties in the model based on the above theory and results,the robust optimal estimators of the multiplicative-wireless-sensor.-network and the delayed multiplicative-wireless-sensor-network will be designed. At the same time, for the uncertainties of the statistical characteristics of the noises, the H-infinity estimator of the multiplicative-wireless-sensor-network will be designed, and the convergence of all the above estimators will be analyzed; Finally, the results of the above theory will be simulated, and the experiments and the application will be made on the mobile robot..The research of this subject can not only preliminarily establish the estimation theory of the wireless sensor network with multiplicative noise, further develop the estimation theory of the wireless sensor network with time delay and packet loss, consume the estimation theory of the wireless sensor network, and have important theoretical value, but also have important application value in the fields such as Chinese military, monitoring, intelligent household, transportation, robot, and son on.

课题针对含有乘性噪声、时滞、丢包的无线传感器网络估计问题进行研究。首先，建立丢包情形下含有乘性噪声的无线传感器网络（简写为乘性无线传感器网络）数学模型和含时滞的乘性无线传感器网络模型，针对上述模型设计相应的无线传感器网络最优估计器和信息融合估计器；其次，在上述理论基础上，考虑模型中含有不确定性的情况，设计乘性无线传感器网络和时滞乘性无线传感器网络的鲁棒最优估计器，以及针对噪声统计特性未知的情况，设计乘性无线传感器网络的 H无穷估计器，同时分析上述各个估计器的收敛性；最后，将所获得的理论成果进行仿真模拟，并在移动机器人上进行实验、应用。.本课题的研究不仅可以初步建立含有乘性噪声的无线传感器网络估计理论，进一步发展无线传感器网络时滞、丢包估计理论，完善无线传感器网络估计理论体系，具有重要的理论研究价值，而且将对我国军事、监控、智能家居、交通、机器人等领域的进一步应用有着重要的实际意义。

无线传感器网络是前沿热点研究领域,但乘性噪声、时滞、丢包的存在严重影响了无线传感器网络系统的估计性能。本课题开展了一系列的研究，并取得一些结果：研究含乘性噪声、时滞、丢包的无线传感器网络系统的Kalman滤波问题，研究含乘性噪声、丢包的无线传感器网络系统最优信息融合问题，研究含乘性噪声、丢包的广义无线传感器网络系统的Kalman滤波问题，研究含乘性噪声、时滞、丢包的广义无线传感器网络系统的Kalman滤波问题，都给出了相应滤波器或估计器；继续推广到更复杂的问题研究上，获得了一系列的结果，如研究了含乘性噪声和单时滞观测广义系统的固定点、固定步长平滑问题，含乘性噪声、丢包和单时滞观测广义系统的多步最优预报问题，含有乘性噪声、丢包、观测时滞的无线传感器网络鲁棒最优估计和含有乘性噪声、丢包的无线传感器网络 估计问题，均给出了估计器，并对上述估计器进行了性能分析。除此之外，还提出了全新的手眼机器人全自动标定方法；研究了激光控制器的控制等问题。. 本课题的理论研究初步建立了乘性无线传感器网络估计理论，进一步完善和发展了无线传感器网络时滞、丢包估计理论体系，它的研究还可以进一步用来解决无线传感器网络中的 控制、目标跟踪等复杂的理论问题，具有重要的理论研究价值。. 另外，本课题还进行了应用研究，主要针对实验室各类机器人开展了控制、估计、信息采集、信息处理及融合等研究。. 四年来，共发表24篇学术论文，其中期刊论文和会议论文各12篇，SCI、EI检索论文17篇；申请和授权专利12项（已授权7项），其中发明专利7项（已授权3项），2项专利实现了应用；软件著作权1项；获得科技奖励4项，其中省部级一等奖1项，厅局级三等奖1项，黄岛区自然科学和科技进步三等奖2项，获荣誉称号2项，其中获青岛经济技术开发区优秀青年人才1项；培养博士后2人、博士研究生2人、毕业硕士生10人、在读硕士生2人。新获批国家自然科学基金青年基金、山东省高等学校科技计划、中国博士后基金特别资助等项目支持。