[发明专利]无线传感器网络基于数据驱动策略的鲁棒状态融合方法

摘要

本发明提供一种无线传感器网络基于数据驱动策略的鲁棒状态融合方法，包括：步骤1，每一个传感器单元基于鲁棒状态估计算法利用其本地测量数据估计系统状态；步骤2，每个传感器单元基于数据驱动策略判断是否将本地得到的估计状态传递到融合中心，如果是，则进入步骤3，如果否，则进入步骤4；步骤3，融合中心接收到传感器单元传输来的估计状态并进行处理；步骤4，融合中心未接收到传感器单元的估计状态，对其进行预测处理，进入步骤5；步骤5：融合中心根据传感器单元的数据进行状态融合，得到当前时刻的估计状态，进入步骤6；步骤6，进入下一时刻，返回步骤1。

主权项

1.一种无线传感器网络基于数据驱动策略的鲁棒状态融合方法，采用传感器单元(1)、融合中心(2)、无线网络(3)及其实现装置、各个传感器单元的内部控制装置(4)；所述融合中心(2)放置于监控中心，具有无线通信和数据处理能力；所述各个传感器单元(1)安装于现场需要的位置，所述各个传感器单元(1)都具有测量和计算能力，能够根据本地测量数据迭代估计系统状态；所述融合中心(2)和各个传感器单元(1)都安装有通信设备来实现所述无线网络(3)的无线通信，实现数据的传输；所述各个传感器单元(1)在每个时刻对比当前时刻传感器单元对系统状态的估计值与基于上一时刻所述融合中心(2)对系统状态的预测值，对所述传感器单元(1)的内部控制装置(4)进行控制，决定是否传输当前状态估计值给所述融合中心(2)；其特征在于，包括以下步骤：步骤一：在时刻t，对于第i个传感器单元，基于其本地的输出测量数据y(t,i)利用鲁棒状态估计算法得到该第i个传感器单元对系统状态的估计值基于估计误差对模型误差的灵敏度进行惩罚的鲁棒状态估计迭代算法包括初始化，参数修正和状态估计三个阶段，定义一个设计参数γ(t,i)，用来在名义估计性能和模型误差引起的估计性能恶化之间进行折衷，其经验值为0.7‑0.8，定义几个相关的矩阵T_tⁱ，用于对迭代的状态估计算法中的参数进行调整，(1)当t＝0时，即初始化阶段，根据y(0,i)得到以及伪协方差矩阵P(0|0,i)，(2)当t>0时，对参数进行修正，分别计算修正后的参数等，(3)当t>0时，对估计状态进行更新，分别计算每个传感器单元对系统状态的估计值以及伪协方差矩阵P(t+1|t,i),P(t+1|t+1,i)；步骤二：对于第i个传感器单元，利用数据驱动策略判断是否将本地得到的传感器单元对系统状态的估计值传递给融合中心；假定对各个传感器单元，其t＝0时刻的系统状态估计值都传输到融合中心，融合中心根据各个传感器单元对初始状态的系统状态估计值进行融合，得到融合中心对系统初始状态的估计值将融合中心得到的系统初始状态的估计值广播给各个传感器单元，当t>0时，考虑的数据驱动策略为：当为1时，该传感器单元对系统状态的估计值传输给融合中心，当为0时，该传感器单元对系统状态的估计值不传输给融合中心，其中，为各个传感器单元对系统状态的预测值，定义为：修正后参数与t‑1时刻来自融合中心广播的状态估计值的乘积，参数δⁱ的选择决定了各个传感器单元到融合中心的数据传输率，根据需要调整设置该参数；根据传感器单元对系统状态的估计值是否传输到融合中心来进行下面操作，如果是，则执行步骤三，如果否，则执行步骤四；步骤三：在融合中心，第i个传感器单元传递基于其本地测量数据得到的系统状态估计值到融合中心；各个传感器单元t时刻的系统状态估计值可以看做是真实状态x(t)通过以下测量通道的一个测量值：其中，估计误差可以看做虚拟的测量噪声；再执行步骤五；步骤四：在融合中心，第i个传感器单元没有传递其本地的系统状态估计值到融合中心；由于数据驱动策略，可以预测第i个传感器单元的基于本地测量数据得到的系统状态估计值，当没有传输时，上述测量通道可以看做为：其中：g(t,i)在一个椭圆区域内均匀分布，且与估计误差不相关；再执行步骤五；步骤五：在融合中心，各个传感器单元是否传输系统状态估计值都可以将测量通道写成一个统一的形式，为：在融合中心，根据最优线性无偏估计方法，可以得到融合中心对系统状态的估计值和估计误差协方差矩阵其中，P_t^O的计算由两部分组成：一部分与服从均匀分布的g(t,i)有关，另一部分与各个传感器单元的局部估计误差的协方差矩阵有关，g(t,i)的统计特性由其服从均匀分布可以得到，利用各个传感器单元的伪协方差矩阵替换它们的协方差矩阵；将得到的融合中心对系统状态的估计值广播给各个传感器单元；转到步骤六；步骤六：进入下一时刻，返回步骤一。