[发明专利]基于事件触发机制的分布式集员滤波器设计方法

说明书

本发明公开了一种基于事件触发机制的分布式集员滤波器设计方法，本发明中的事件触发规则为滤波器只在触发条件满足的情况下才会接受传感器传递的信息；传感器的饱和问题用一类非线性函数表示，通过解一组递推线性矩阵不等式，确定使滤波误差系统满足给定的性能指标的滤波器存在的充分条件，最后对分布式集员滤波器进行优化。通过本发明使离散时变非线性系统的滤波性能满足实际工程需求，大大提高了整个网络系统的鲁棒性、容错性、可靠性、非脆弱性及扰动抑制能力。

技术领域

本发明属于滤波器设计技术，具体一种基于事件触发机制的分布式集员滤波器设计方法。

背景技术

目前，分布式滤波最典型的仍然是Kalman滤波技术。Kalman滤波技术通常只适用于模型参数和噪声的统计特性都已知的情形，然而该情形在实际系统中并不多见，这就使得Kalman滤波技术在工程实际中的应用受到了很大的限制。此外，现有的基于无线传感器网络的分布式滤波技术方案只针对理想环境及无限网络资源下的信息传递，没有考虑到在实际工程中有限的网络资源导致的信号丢失的问题。同时，网络系统中的每一个传感器节点在每一个时刻都存在信息交互，传感器网络系统中分布式滤波的资源效率较低。

发明内容

本发明的目的在于提出了一种基于事件触发机制的分布式集员滤波器设计方法。

实现本发明的技术解决方案为：一种基于事件触发机制的分布式集员滤波器设计方法，具体步骤为：

步骤1、建立传感器饱和约束下的离散时变非线性系统数学模型；

步骤2、根据传感器饱和约束下的离散时变非线性系统数学模型建立基于事件的分布式集员滤波器；

步骤3、确定分布式集员滤波器参数的设计目标及滤波误差矩阵；

步骤4、确定噪声、触发条件、非线性函数及传感器饱和约束函数；

步骤5、根据非线性函数及传感器饱和约束函数确定求解分布式集员滤波器参数的线性矩阵不等式；

步骤6、对确定参数的分布式集员滤波器进行优化。

优选地，步骤1建立的传感器饱和约束下的离散时变非线性系统数学模型为：

其中，N表示无线传感器网络中传感器节点的个数，表示状态向量，表示传感器i的测量输出，A(k)，B(k)，C_i(k)，D_i(k)分别是具有不同维数的已知实时变矩阵，是过程噪声，是测量噪声，满足如下约束集：

其中，W(k)＞0和V(k)＞0分别是具有不同维数的已知正定矩阵；

g(x(k))为满足如下条件的非线性函数：

(g(x(k))-U1x(k))^T(g(x(k))-U₂x(k))≤0 (3)

其中，U₁，U₂是满足U₂-U₁＞0的实矩阵，且g(·)属于[U₁，U₂]。

κ(·)为传感器饱和约束函数，具体为：

κ(·)＝[κ₁(y⁽¹⁾)κ₂(y⁽²⁾)…κ_m(y^(m))] (4)

其中，y^(s)表示向量y的第s个分量。故(1)式中的κ(C_i(k)x(k))写成如下形式：