7、多速率传感器网络中的数据融合与状态估计

多速率传感器网络中的数据融合与状态估计

1. 多速率传感器网络数据融合算法比较

在多速率传感器网络中，为了实现对离散时间线性随机系统状态的有效估计，提出了集中式、顺序式和分布式融合估计算法。为降低通信成本，设置了传感器不同的采样、估计更新和传输速度。

1.1 均方根误差数值示例

通过图展示了不同算法（ZA、PDA、PSA 和 PCA）状态估计的位置和速度均方根误差（RMSE）的仿真曲线。
|算法|位置 RMSE 表现|速度 RMSE 表现|
| ---- | ---- | ---- |
|PSA 和 PCA|最优|优于 PDA 和 ZA|
|PDA|次之| - |
|ZA|最差| - |

从仿真结果来看，PSA 和 PCA 在位置 RMSE 结果上表现最优，PDA 次之，ZA 最差；在速度 RMSE 结果方面，PSA 和 PCA 优于 PDA 和 ZA。

1.2 不同融合算法综合比较

在仿真中，对集中式融合、顺序式融合、分布式融合算法和另一种算法进行了比较。
- 估计效果 ：集中式、顺序式和分布式算法都有良好的估计效果。集中式融合和顺序式融合在最小化 RMSE 和估计误差协方差迹方面是等效且最优的，而另一种算法效果最差。
- CPU 时间 ：在相同硬件环境的 Matlab 仿真中，集中式融合最优，其次是顺序式融合和分布式融合，另一种算法所需 CPU 时间最长。

这些算法具有潜在的应用价值，可用于目标跟踪、组合导航、故障检测与控制等领域。与现有结果相比