[发明专利]一种网络化非线性系统滤波融合算法

说明书

本发明公开了一种网络化非线性系统滤波融合算法，包括以下步骤：a：得到基于多个传感器节点需求的自适应带宽分配方案及非线性强跟踪CKF算法；b：建立Lipschitz非线性NCS闭环系统；c：建立起闭环系统性能指标与网络因素的内在联系，利用矩阵不等式方法求解满足系统性能的控制器增益矩阵；d：NCS建模及控制器设计；e：对滤波融合及控制器设计算法进行实验验证；f：完成算法软件和测试系统。本发明解决多传感器非线性系统时延滤波融合以及转移概率部分未知的条件下的非线性NCS控制器设计问题，开展基于CKF的非线性初始状态估计及测量值加权求和滤波融合方法，采用云存储等通讯手段解决加权系数对存储量需求较大的问题。

技术领域

本发明属于滤波融合算法技术领域，具体为一种网络化非线性系统滤波融合算法。

背景技术

近年来，随着网络技术的迅猛发展，我们逐步进入信息化时代。远程信息的采集、处理和控制技术被广泛应用于各领域，如战场信息化系统、航空航天、工业生产及社会安全等，传统的远程数据采集和监控往往是通过工业总线或者无线电的方式，这样的系统在传输距离和成本方面已经不占有优越性。随着Internet的普及，网络的应用遍及地球各个角落，开发基于Internet的远程监测及控制系统具有成本低、覆盖面积大，使用方便等优点；

随着当前多传感器系统的智能化程度和所执行任务的复杂性的提高，以及传感器技术的迅速发展，越来越多的传感器将用于智能系统中，对于一个复杂的多传感器系统，在进行网络传输之前有必要对多传感器的数据进行融合，以缓解网络系统的负荷，随着大量传感器以及各种新型传感器装备系统的广泛应用，相应的融合技术也需要相应的改进，以保证多传感器系统可靠地工作；

国内多传感器信息融合的研究比较迟，并且由于红外技术和可见光技术相比较落后，多传感器信息融合算法是近几年来网络控制系统研究的热点问题之一，因为其存在着广泛的应用前景和市场价值，得到了广大科研机构和高等院校的广泛关注，随着传感器技术的快速发展，出现了大量的多传感器测量系统。随着工业控制精度要求的提高，仅采用一个传感器采集的信息已经不能满足实际多方面的要求，多传感器测量系统的出现成为必然。我们知道在多传感器测量系统中，信息可以通过不同的形式进行体现，信息数量与单一传感器相比是巨大的，而且信息与信息之间是相互联系的，因此在多传感器测量系统中，为了保证实时性，系统对信息处理速度有着非常高的要求。各种传感器都有优点和不足之处，任何一种单一传感器都无法保证提供完全正确全面的信息，而且现阶段单从硬件角度提高系统性能成本是非常高的，所以，将现有的多个传感器的信息进行综合利用处理，从而得出比单一传感器更全面的信息这一想法，即信息融合技术应运而生，由于得出的信息更为精确全面，因而可以提高系统的稳定性，准确来说，信息融合技术是一种多源信息的综合处理技术，系统对来自不同传感器的信息进行分析和合成，从而得出与被测对象最佳一致估计，最终得出更精确、更完全的估计和决策。

发明内容

本发明的目的在于解决背景技术中的问题，提供一种网络化非线性系统滤波融合算法。

本发明采用的技术方案如下：

一种网络化非线性系统滤波融合算法，包括以下步骤：

a：得到基于多个传感器节点需求的自适应带宽分配方案及非线性强跟踪CKF算法；

b：建立Lipschitz非线性NCS闭环系统；

c：建立起闭环系统性能指标与网络因素的内在联系，利用矩阵不等式方法求解满足系统性能的控制器增益矩阵；

d：NCS建模及控制器设计；

e：对滤波融合及控制器设计算法进行实验验证；

f：完成算法软件和测试系统。

优选的，所述在步骤a中的多个传感器节点处建立时延预测补偿，使得滤波器可以处理任意步时延，具体为：