[发明专利]一种通信拓扑随机切换的分布式k阶滤波器设计方法

说明书

一种通信拓扑随机切换的分布式k阶滤波器设计方法，在无线传感器网络环境下，针对线性时变系统，利用马尔科夫理论对滤波器的通信网络随机切换建模，设计具有拓扑结构随机切换的分布式鲁棒k阶滤波器；滤波网络的阶数由一个参数E调控，得到具有通信拓扑随机切换的滤波器网络分布式全阶滤波器、分布式降阶滤波器；线性时不变系统的分布式滤波器是一次性离线计算整个网路的滤波增益，而时变系统分布式鲁棒滤波器增益由一组LMI在线实时计算。本发明的优点在于：1、设计了具有拓扑结构随机切换的分布式鲁棒k阶滤波器；2、均方指数稳定，同时滤波器网络的误差峰值不超过给定值。

技术领域

本发明属于多传感器融合领域，具体涉及基于马尔科夫描述通信拓扑的分布式k阶滤波器设计。

背景技术

伴随着传感器网络技术的发展,传感器网络的分布式滤波或者状态估计作为控制系统以及信号处理等领域的一个基本问题,受到了广泛的关注.不同于传统的单节点滤波,采用分布式滤波器估计系统的状态,每一个滤波器不仅基于自身估计和测量信息，而且利用了来自网络拓扑中邻居节点的信息.

常见的分布式滤波器设计,一类是建立在传统的Kalman滤波理论研究分布式滤波器的设计方法.另一类是将H_∞滤波技术引入到传感器网络分布式滤波器设计。目前已有一些研究成果在设计分布式鲁棒滤波器中考虑拓扑结构随机切换问题，但是目前的方案主要集中在线性时不变系统的分析，同时所设计的滤波器是全阶滤波器。

分布式Kalman滤波虽然能获取最优的系统状态估计，但是要求已知精确的模型参数以及噪声的统计特性.分布式H_∞滤波，属于次优滤波，不需要精确的系统模型参数以及噪声特性，同时整个系统具有良好的鲁棒性。但是目前有关分布式鲁棒滤波的研究主要集中线性时不变系统展开分析，根据李雅普诺夫稳定性理论获取整个滤波网络的全阶滤波器。但是考虑到实际的传感器网络，由于环境的变化、人为因素等，滤波网络的通信拓扑可能是时变的，同时考虑的滤波网络的复杂程度，降阶滤波器将更容易设计及应用于工程中。

发明内容

为了解决上述问题，本发明是一种通信拓扑随机切换的分布式k阶滤波器设计方法，其内容如下：

一种通信拓扑随机切换的分布式k阶滤波器设计方法，在无线传感器网络环境下，针对线性时变系统，利用马尔科夫理论对滤波器的通信网络随机切换建模，设计具有拓扑结构随机切换的分布式鲁棒k阶滤波器；基于无线传感器网络的同信拓扑随机切换，滤波网络的阶数由一个参数E调控，在统一的框架下，得到具有通信拓扑随机切换的滤波器网络分布式全阶滤波器、分布式降阶滤波器；线性时不变系统的分布式滤波器是一次性离线计算整个网路的滤波增益，而时变系统分布式鲁棒滤波器增益由一组LMI在线实时计算，保证所设计的分布式滤波器满足渐进稳定。

作为进一步的改进，通信拓扑随机切换的分布式k阶滤波器设计方法包括以下步骤：

步骤(1)、给定被控对象系统初始参数、分布式滤波网络初始的通信拓扑结构；

步骤(2)、通过

在线计算分布式k阶滤波器增益；

其中，定义

其中，

其中分布式滤波器的阶数由参数矩阵E的列维数k控制，考虑具有m个传感器组成的滤波网络；

步骤(3)、本地滤波器i获取被控对象测量信息，同时接收邻居滤波器j 的信息；