基于扩散式信息融合的空间分布式变阶数自适应网络滤波方法研究

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
61371173
项目类别：
面上项目
资助金额：
80.0万
负责人：
张勇刚
依托单位：
哈尔滨工程大学
学科分类：
F0111.信号理论与信号处理
结题年份：
2017
批准年份：
2013
项目状态：
已结题
起止时间：
2014-01-01 至2017-12-31

项目参与者：
李宁；周卫东；刘鹰；周广涛；王程程；李涛；郜中星；黄玉龙；
关键词：
自适应滤波空间分布式 LMS滤波器网络滤波

项目摘要

With the development of sensor network technologies, spatio distributed adaptive network filtering algorithm has attracted focus because of its high accuracy. However, current spatio distributed adaptive network filtering algorithm can only be used when the tap-length of unknown system is known. It also has disadvantages of slow convergence rate and non-robust to interference, which limits its applications. To solve the above problems, research on variable tap-length distributed adaptive network filtering algorithm based on spatio diffusion will be performed in this project. In this method, adaptive diffusion method will be used to search for the optimal tap-length, which can solve the problem of unknown system tap-length; inequality constraint method will be used to optimize parameters to solve the problem of fast convergence; node performance detection and fault isolation method will be used to solve the problem of robust to interference. Research results of this project will be meaningful to adaptive network filtering theory and facilitate the application of adaptive network filtering algorithm.

随着传感器网络技术的发展，空间分布式自适应网络滤波方法以其较高的估计精度得到了人们的关注。然而现有的空间分布式自适应网络滤波方法只能在系统阶数已知条件下应用，且存在收敛速度慢、鲁棒性较差等问题，影响了其广泛应用。为解决上述问题，本课题拟展开基于扩散式信息融合的空间分布式变阶数自适应网络滤波方法研究，通过扩散式信息融合方法自适应迭代寻求最优滤波器阶数，解决空间分布式自适应网络滤波方法在系统阶数未知情况下的应用问题；采用不等式约束思想，通过优化系统参数解决空间分布式自适应网络滤波方法快速收敛问题；通过节点性能检测和故障隔离，解决空间分布式自适应网络滤波方法对噪声干扰的鲁棒性问题。本项目的研究成果将丰富自适应网络滤波方法基础理论研究，并促进自适应网络滤波方法的广泛应用。

结项摘要

随着传感器网络技术的发展，空间分布式自适应网络滤波方法以其较高的估计精度得到了人们的关注。然而现有的空间分布式自适应网络滤波方法只能在系统阶数已知条件下应用，且存在收敛速度慢、鲁棒性较差等问题，影响了其广泛应用。为解决上述问题，本课题展开了基于扩散式信息融合的空间分布式变阶数自适应网络滤波方法研究，通过扩散式信息融合方法自适应迭代寻求最优滤波器阶数，解决空间分布式自适应网络滤波方法在系统阶数未知情况下的应用问题；采用不等式约束思想，通过优化系统参数解决空间分布式自适应网络滤波方法快速收敛问题；通过节点性能检测和故障隔离，解决空间分布式自适应网络滤波方法对噪声干扰的鲁棒性问题。项目最终完成了计划中的所有研究要点,提出了一种分布式变阶数自适应网络滤波算法，并给出了算法的性能分析和参数选择依据，为其实际应用提供了指导。同时在该项目的支持下，还开展了卡尔曼网络滤波、自适应卡尔曼滤波、非线性卡尔曼滤波、非高斯卡尔曼滤波、带量测延迟的卡尔曼滤波、光纤陀螺误差机理分析、导航对准及组合导航方法等方面的研究。在本项目的资助下，共发表论文61篇，其中学科顶级期刊论文近10篇，SCI检索论文36篇。获得省部级以上科技奖励4项，授权发明专利7项。同时，作为本项目工作的延伸，依托在非高斯滤波以及组合导航方面的研究工作，申请并获得2017年度国家自然科学基金面上项目立项。因此，本项目在滤波基础理论及应用方面开展了一系列的研究工作，取得了高质量的研究成果，获得了省部级科技奖励和授权专利，对于丰富自适应滤波器，特别是自适应网络滤波方法基础理论具备重要意义。同时部分算法被应用于导航对准和组合导航方面，具有重要的应用价值。