基于超长线状分簇结构的卡尔曼滤波融合算法
以应用于隧道结构健康监测的无线传感器网络为基础,针对长线形的隧道结构和分布式的节点布置,提出了超长线状多跳非均匀分簇结构.通过考虑节点剩余能量和优化簇头分簇半径,降低并平衡节点能耗.针对传感器数据冗余量大的问题,提出了基于超长线状分簇结构的分布式卡尔曼滤波融合算法.利用单节点不同时刻的数据,通过卡尔曼滤波器得到局部估计值,降低数据时间冗余度.在簇头节点端和汇聚节点端分别实现分布式卡尔曼滤波融合算法,降低数据空间冗余度,达到具有一致性的网络数据估计值.实验结果表明:该方法能有效实现超长线状分簇结构下的分布式数据融合,具有高可靠性和准确性.
无线传感器网络 分簇结构 卡尔曼滤波 数据融合
何斌 李刚 唐利敏 许点红
同济大学电子与信息工程学院,上海201804
国内会议
重庆
中文
70-74
2016-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）