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Distributed State Estimation Over Sensor Networks With Multi-Level Quantization
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AI
DOI：10.1002/oca.70036.png)
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摘要
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本文提出了一种适用于带宽受限传感器网络下非线性系统的分布式估计框架。每个节点通过多级量化（MLQ）对其测量创新进行编码，并传输有限比特的码字，而融合中心执行量化感知的近似最小均方误差（MMSE）更新，并使用无交叉协方差凸规则组合局部后验分布。我们分析了量化项的渐近行为，并推导出一个充分条件，以确保融合误差协方差的一致有界性，明确将稳定性与量化器分辨率和系统动力学联系起来。所提出的方法在通信成本、局部复杂度以及随节点数量扩展的扩展性方面均达到较低水平。针对机动目标跟踪的仿真研究表明，在匹配比特预算下，所提出的方法在RMSE、IAE、ISE、ITAE和ITSE等指标上均优于EKF、CI和CKF，并展示了其对噪声和丢包的鲁棒性。该方法非常适合于实时控制导向型应用，例如无人机协调、自动驾驶车辆和智能电网监控。
Keyword:
covariance-intersection fusion
distributed state estimation
multi-level quantization
quantized innovations
stability analysis
期刊
IF:
1.5
论文数:
39
被引数:
2.2K
机构
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