【摘 要】
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针对传感器网络中时变信号的跟踪估计及其他估计器存在的不足,提出了新的分布式估计器。首先,该估计器的每个节点测量一个时变带噪信号,并计算出其局部估计值作为其自身和它
【机 构】
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安徽工商职业学院信息工程学院,上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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安徽省自然科学研究项目资助(KJ2017B001)
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针对传感器网络中时变信号的跟踪估计及其他估计器存在的不足,提出了新的分布式估计器。首先,该估计器的每个节点测量一个时变带噪信号,并计算出其局部估计值作为其自身和它的邻居的测量值和估计值的加权和;其次,通过一个合适的帕累托优化问题来估计和更新它的权值,以使估计误差的方差和均值最小化;还对分布式估计器在估计偏差和估计误差性能方面进行了研究,给出了偏差的上限;估计器不依赖于中心协调,且参数优化和估计都分布在节点上。仿真结果表明,提出的分布式估计器相比于现有的分布式跟踪估计器,能更好地跟踪传感器网络中由噪声所损坏
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