传感器网络中的分布式融合状态估计算法研究

本项目将研究适用于传感器网络的分布式状态估计算法。首先，针对传感器网络数据传输过程中存在的随机滞后和丢包现象，将建立新的数学模型描述数据传输的多随机滞后和多丢包问题。对带随机滞后或/和丢包的线性离散随机系统，应用射影理论提出最优和稳态状态估计新算法。进而，应用线性最小方差分布式加权融合估计算法，给出最优和稳态分布式信息融合状态估计新算法。同时，针对传感器网络中传感器能量和通信带宽的有限性等资源受限问题，对已有融合算法进行改进，并综合考虑数据传输的随机滞后、丢包和资源受限问题，将提出适用于传感器网络的资源受约束的分布式信息融合状态估计新算法，并进行性能分析。最后，给出新算法在传感器网络目标跟踪中的应用研究。该项研究具有重要的理论意义和实际应用价值。所提出的算法可广泛应用于目标跟踪、通信和信号处理等领域。