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基于UKF的无线传感器异步数据融合优化算法
被引量：
10
1
作者
张辉
黄向生
《重庆大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期115-123,共9页
提出了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的无线传感器异步数据融合算法,利用RNAT机制识别无线传感器网络中的冗余节点,构造数据冗余树来实现冗余数据的去除。根据重复数据消除的结果,在每个传感器检测范围半径相等的环境下,采用四圆定位法,...
提出了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的无线传感器异步数据融合算法,利用RNAT机制识别无线传感器网络中的冗余节点,构造数据冗余树来实现冗余数据的去除。根据重复数据消除的结果,在每个传感器检测范围半径相等的环境下,采用四圆定位法,任意选择2个检测目标信息的节点,计算2个圆形检测区域边界的交点,根据迭代法找到并近似目标。设定了不同传感器的原始传感器相互独立、同一传感器不同原始量测量值相互独立的前提条件,计算出各通道的测量值,利用未测量卡尔曼滤波器以滤波的形式更新测量值,引入卡尔曼滤波增益矩阵,并结合异步数据定位结果实现数据融合。实验结果表明,融合后的数据利用率高于现有结果,算法耗时短、能耗低,且具有较高的数据融合精度,整个融合的准确率在90%以上。
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关键词
UKF
无线传感器
数据
融合
卡尔曼滤波器
异步数据定位
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职称材料
题名
基于UKF的无线传感器异步数据融合优化算法
被引量：
10
1
作者
张辉
黄向生
机构
山西大学商务学院
中国科学院自动化研究所
出处
《重庆大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期115-123,共9页
基金
国家重点研发计划课题(2019YFB1706103)资助
国家自然科学基金资助项目(61573356)。
文摘
提出了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的无线传感器异步数据融合算法,利用RNAT机制识别无线传感器网络中的冗余节点,构造数据冗余树来实现冗余数据的去除。根据重复数据消除的结果,在每个传感器检测范围半径相等的环境下,采用四圆定位法,任意选择2个检测目标信息的节点,计算2个圆形检测区域边界的交点,根据迭代法找到并近似目标。设定了不同传感器的原始传感器相互独立、同一传感器不同原始量测量值相互独立的前提条件,计算出各通道的测量值,利用未测量卡尔曼滤波器以滤波的形式更新测量值,引入卡尔曼滤波增益矩阵,并结合异步数据定位结果实现数据融合。实验结果表明,融合后的数据利用率高于现有结果,算法耗时短、能耗低,且具有较高的数据融合精度,整个融合的准确率在90%以上。
关键词
UKF
无线传感器
数据
融合
卡尔曼滤波器
异步数据定位
Keywords
UKF
wireless sensor
Kalman?lter
data fusion
asynchronous data positioning
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
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作者
出处
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被引量
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1
基于UKF的无线传感器异步数据融合优化算法
张辉
黄向生
《重庆大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
10
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