具有非完整信息的多传感器数据融合估计方法研究

The incomplete information caused by delay, packet loss and fading decreases the estimation accuracy greatly in the complex environment of the smart city, even leads to system instability. Therefore, this project focuses on the study of multi-sensor data fusion state estimation with incomplete information. Firstly, by analyzing the network-induced random phenomenon, such as delay, packet loss and fading and so on, a reasonable mathematical model of wireless sensor network system is constructed. Secondly, a delay-measurement selection mechanism is set up based on the innovations, and then the optimal lower-dimensional centralized and decentralized data fusion estimation methods are designed by combining the information filter and Kalman filter. Meanwhile, the conditions for the convergence and stability of systems are given. Further considering the systems with noise correlation and incomplete information, the recursive orthogonal transformation method is researched and the corresponding data fusion state estimator is built. Finally, the theoretical results will be validated by wireless network data process and control platform. The research will enrich and develop the wireless multi-sensor data fusion state estimation theory, and is expected to provide theoretical and technical support for the intelligent processing of large data of the smart city.

在智慧城市复杂环境下，由网络诱导延时、丢包、信号衰减等导致的非完整信息会极大地降低系统状态估计的精度，严重时会使系统失稳。为此本项目将开展具有非完整信息的多传感器数据融合状态估计方法研究。首先通过对网络诱导的各种随机现象，如延时、丢包、信号衰减等进行分析和抽象，建立合理的无线传感器网络系统模型；在此基础上，利用新息建立相应的延迟量测选择机制，再结合信息滤波和卡尔曼滤波设计最优的低维集中式/分布式数据融合状态估计方法，并给出前述随机现象的统计特性与系统稳定性和收敛性的关系；进一步考虑同时存在噪声相关和非完整信息的系统，研究递归正交变换方法，设计相应的数据融合状态估计器；最后，将理论结果通过无线通信网络数据处理与控制平台进行验证。项目研究成果将丰富和发展无线网络环境下多传感器数据融合状态估计理论，为智慧城市大数据智能处理提供重要的理论和技术支撑。

随着无线传感网络的广泛应用，基于无线网络的状态估计问题成为自动化领域的研究热点和难点。由网络诱导延时、丢包等导致的非完整信息会极大地降低系统状态估计的精度，严重时会使系统失稳。为此本项目开展了具有非完整信息的多传感器数据融合状态估计方法研究。首先通过对网络诱导的各种随机现象，如延时、丢包、未知输入等现象进行分析和抽象，建立合理的无线传感器网络系统模型；其次，分别针对不同网络环境导致的各种问题，如：网络传输时延导致的非完整信息、噪声相关、未知输入的不可观测性和不确定性等，基于迭代正交变换，数据缓存法以及序贯式滤波理论等，提出融入网络性能参数的低维序贯式融合滤波器设计方案；进一步结合“send-on-delta”的数据传输机制与思想，针对同时带有丢包和相关噪声的系统提出了基于事件驱动的状态估计方法，并给出了估计误差协方差有界的充分条件；最后将设计的融合估计理论通过无线通信网络数据处理与控制平台进行验证。项目研究成果进一步丰富和发展了无线网络环境下多传感器数据融合状态估计理论，为智慧城市大数据智能处理提供重要的理论和技术支撑。