典型文献
带多随机滞后和丢包网络化多传感器系统分布式递推融合估计
文献摘要：
文章研究了带多随机滞后和丢包网络化多传感器系统的分布式递推融合估计问题.利用伯努利分布随机变量描述传感器到估值器的随机滞后和丢包现象.通过定义新的变量,将具有随机滞后和丢包的系统等价转化为随机参数化系统.给出了线性最小方差意义下的局部最优线性滤波器,推导了局部估计误差之间的互协方差阵,以及先验融合估计与局部估计之间的互协方差阵.进而,提出了线性无偏最小方差意义下的分布式递推融合滤波器.分析了算法的稳定性和稳态特性.与现有的分布式加权融合算法相比,文章提出的算法可以明显提高估计精度.仿真例子验证了算法的有效性.
文献关键词：
随机滞后;丢包;最优线性估计;分布式递推融合;多传感器系统
中图分类号：
作者姓名：
魏瑶;孙书利
作者机构：
黑龙江大学电子工程学院,哈尔滨150080
文献出处：
引用格式：
[1]魏瑶;孙书利-.带多随机滞后和丢包网络化多传感器系统分布式递推融合估计)[J].系统科学与数学,2022(02):224-239
A类：
随机滞后,网络化多传感器系统,分布式递推融合,最优线性估计
B类：
丢包,融合估计,伯努利分布,随机变量,估值,定义新,等价转化,随机参数,参数化,最小方差,局部最优,线性滤波,滤波器,估计误差,协方差阵,先验,无偏,融合滤波,稳态特性,加权融合算法,高估,估计精度,例子
AB值：
0.240678
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