9、具有网络延迟和不确定性系统的分布式融合估计技术解析

具有网络延迟和不确定性系统的分布式融合估计技术解析

1. 引言

在处理具有网络延迟和不确定性的系统时，有效的估计方法至关重要。本文将介绍一种具有有限长度缓冲区的分布式加权卡尔曼滤波融合（DWKFF）算法，该算法适用于具有测量延迟或丢失以及自相关和互相关噪声的多用户网络系统（MUNSs），具有较强的容错能力。

2. 模型与问题陈述

对于特定系统，在满足一定假设条件下，状态二阶矩矩阵 (X_{t - 1}) 可由以下公式给出：
[X_{t - 1} = A_{t - 2}X_{t - 2}A_{t - 2}^T + Q_{\varepsilon,k}F_{t - 2}X_{t - 2}F_{t - 2}^T + B_{t - 2}Q_{w,t - 2}B_{t - 3}^T + A_{t - 2}B_{t - 3}Q_{w,(t - 3,t - 2)}B_{t - 2}^T + B_{t - 2}Q_{w,(t - 2,t - 3)}B_{t - 3}^TA_{t - 2}^T]
初始值为 (X_0 = \hat{x}_0\hat{x}_0^T + P_0)。

3. 具有有限长度缓冲区的最优局部卡尔曼滤波器估计器

3.1 估计器形式

基于最优卡尔曼滤波准则设计了具有有限长度缓冲区的最优局部卡尔曼滤波器估计器 (i)，其形式如下：
- 一步预测估计：(\hat{x} {i,k|k - 1} \triangleq E{x {i,k} | Z_{k - 1}, \gamma_{i,k - 1} } = A_{k - 1}\hat{x} {i,k - 1|k