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无线传感器网络中的量化状态信息融合研究
  • 项目名称：无线传感器网络中的量化状态信息融合研究
  • 项目类别：面上项目
  • 批准号：60874104
  • 申请代码：F030307
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2009-01-01-2011-12-31
  • 项目负责人：李建勋
  • 负责人职称：教授
  • 依托单位：上海交通大学
  • 批准年度：2008
中文摘要：

信息融合有助于解决无线传感器网络中定位跟踪问题，而量化测量则为解决无线传感器网络系统能量和通信带宽的约束提供了可行解决思路。本研究旨在将量化测量引入信息融合，建立稳健量化参数估计和信息融合算法，从而丰富信息融合理论，为无线传感器网络的高精度定位跟踪及实际应用提供理论支持。本研究从目标定位跟踪角度阐明了状态信息融合和无线传感器网络系统的内在联系；通过引入测量信息量化,有效地解决了无线传感器网络的资源约束难题；结合量化信息和稳健状态信息融合算法，为无线传感器网络目标定位跟踪提供了一条新途径。并且从系统性能角度对量化策略和信息融合进行整体优化，平衡系统性能和资源约束，从而有效的提升能量和通信带宽的利用率，进而提高系统的实用性。具体完成了无线传感器网络定位跟踪建模、量化策略和基于量化测量的噪声概率密度估计,以及基于量化新息的目标状态估计和信息融合及其性能分析等部分内容的研究，并对已完成研究内容的应用研究进行了有益的探索和深入的思考。同时搭建了一套完全自主知识产权的无线传感器网络多目标定位跟踪演示验证硬件系统，目标跟踪精度达到分米级，有效验证了无线传感器网络定位跟踪理论方法。

中文主题词： 无线传感器网络;稳健状态信息融合;量化测量;定位跟踪
结论摘要：

英文主题词wireless sensor networks;robust state information fusion;quantized measurement;localization and tracking

成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 16
  • 26
  • 6
  • 0
  • 0
期刊论文
无线传感器网络节点近点加权质心定位方法
无线传感器网络中分布式量化航迹稳健融合
Quantized innovations Kalman filter: stability and modification with scaling quantization
Three-dimensional projective invariants of points and lines from multiple images
Target oriented probabilistic multi-hypothesis tracker algorithm
Posterior CramrRao Lower Bounds for Target Tracking in Sensor Networks With Quantized Range-Only Mea
面向目标的概率多假设跟踪算法
无线传感器网络运动目标定位跟踪研究
State estimation with quantised sensor information in wireless sensor networks
Distributed robust fusion of quantized track for target tracking in wireless sensor networks
Analysis of quantization noise and state estimation with quantized measurements
Science Letters： Binary tree of posterior probability support vector machines
反潜直升机吊放声纳搜潜策略分析
会议论文
A modified PMHT tracking algorithm
Adaptive localization algorithm in distributed asynchronous wireless sensor network
A novel shot segmentation algorithm based on motion edge feature
Digital compensators for dynamic thrust measurement
A decoupled maneuvering target tracking algorithm for practical applications
State estimation with quantized measurements in Wireless Sensor Networks
State estimation with quantized measurements in wireless sensor networks
Support vector machine for distributed classification: A dynamic consensus approach
Quantized measurement fusion for target tracking in wireless sensor networks
Average Consensus Based Scalable Robust Filtering for Sensor Network
Quantized Measurement Fusion in Wireless Sensor Networks with Correlated Sensor Noises
Weighted Average Approach to Quantized Measurement Fusion in Wireless Sensor Network
UNSCENTED KALMAN FILTERING BASED QUANTIZED INNOVATION FUSION FOR TARGET TRACKING IN WSN WITH FEEDBAC
Distributed Sigma-Point Kalman Filtering for Sensor Networks: Dynamic Consensus Approach
Collaborative Maneuvering Target Tracking in Wireless Sensor Network with Quantized Measurements
Sparse Wiener chaos approximations of nonlinear filtering with correlated noise
Posterior-probability-based binary tree of support vector machine
Convergence of Kalman Filter with Quantized Innovations
Data association for GM-PHD with track oriented PMHT
Application of robust Kalman filtering to integrated navigation based on inertial navigation system
Scene retrieval with color moment invariant
Sparse Wiener Chaos Approximations of Zakai Equation for Nonlinear Filtering
End Region Three-dimensional Magnetic Flux Calculation and Error Influence on Small Slenderness Rati
Collaborative Target Tracking in Wireless Sensor Networks using Quantized Innovations and Sigma-Poin
Uniform Field and Circuit Coupled Finite Element Method for Short-Circuit Transient Eddy Analysis on
Parameter-dependent Robust H-infinity Filtering for Singular Systems
专利
基于接收信号能量指示测量的目标跟踪方法
多目标跟踪方法
分布式非线性滤波方法
异步无线传感器网络的运动目标跟踪方法
能量有效的目标跟踪方法
基于抗差估计的稳健滤波方法
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期刊论文 1