关小杰
- 作品数：2 被引量：4H指数：1
- 供职机构：华南理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 无线传感器网络中基于量化观测的粒子滤波状态估计被引量：3
- 2009年
- 无线传感器网络环境下处理分布式状态估计问题,由于网络中的带宽限制,减少通信成本是非常重要的一个环节,需要将观测值量化后再传送。针对非线性系统的状态滤波问题,本文提出了一种基于量化观测的粒子滤波状态估计算法,并阐述了基于量化观测的状态估计过程。文中分别采用基于均匀量化(UQDPF)和非均匀量化(NUQDPF)观测的分布式粒子滤波算法进行状态估计,通过被动跟踪仿真实例,利用均方根误差(RMSE)比较了误差性能,并且比较了在不同量化级数下的非均匀量化算法的跟踪误差,仿真结果表明,基于非均匀量化观测的粒子滤波器具有更高的跟踪精度,是一种有效的非线性滤波算法。
- 关小杰陈军勇
- 关键词：无线传感器网络粒子滤波均方根误差
- 无线传感器网络中基于粒子滤波的目标跟踪
- 集成了传感器技术、微机电系统技术、无线通信技术和分布式信息处理技术的无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)是一种全新的计算模式,是继Internet之后将对2l世纪人类生活方式产生重大影...
- 关小杰
- 关键词：无线传感器网络目标跟踪扩展卡尔曼滤波粒子滤波
- 文献传递
