6、多速率传感器网络的分布式数据融合算法解析

多速率传感器网络的分布式数据融合算法解析

在多速率传感器网络中，数据融合算法对于状态估计至关重要。本文将详细介绍几种数据融合算法，包括集中式融合、顺序融合和分布式融合，并通过一个数值示例展示这些算法的有效性。

1. 符号定义

为了便于后续算法的描述，先给出一些符号定义。对于 (r = 1, 2, \cdots, N_l)，有：
- (Y_{t_i}^r = {y_{r,t}, 0 < t \leq t_i})：表示传感器 (r) 在时间 ((0, t_i]) 内观测到的测量值。
- (^rY_{t_i} = {y_{j,t}, t_{i - 1} < t \leq t_i, j = 1, 2, \cdots, r})：表示传感器 (1, 2, \cdots, r) 在时间 ((t_{i - 1}, t_i]) 内采样的测量值。
- (Y_{t_i,r} = {y_{j,t}, 0 < t \leq t_i, j = 1, 2, \cdots, r}={Y_{t_i}^j} {j = 1}^r = {^rY_k} {k = 1}^{t_i})：表示传感器 (1, 2, \cdots, r) 直到时间 (t_i)（包括 (t_i)）观测到的测量值。
- (Y_{t_i,N_l})：表示所有 (N_l) 个传感器直到时间 (t_i)（包括 (t_i)）观测到的测量值，其中 (N_l = |N_l|) 表示 (N_l) 中传感器的数量。

2. 数据融合算法

2.1 集中式融合

集中式融合算法基于给定的系统模型，假设基于数据 (Y_{t_{i - 1},N_l})