提出一种基于传感器网络的分布式状态估计算法，用于具有随机传输时延的网络化系统。为了节省通信带宽，引入了自适应概率量化机制。考虑随机传输时延的存在，利用缓存器中的数据设计了改进的无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行时延补偿。在局部估计完成后，利用快速协方差交叉方法进行融合估计，以获取更加精确的状态估计。此外，还分析了融合估计误差的有界性。最后通过数值模拟算例验证了所提算法的有效性。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
