面向无线传感器网络节点定位的自适应卡尔曼滤波算法收敛条件分析

摘要：

分析了新息序列是有色噪声时白适应卡尔曼滤波算法(Adaptive Kalman Filter,AKF)的滤波效果,在范数意义下,证明了k时刻AKF算法中估计误差协方差矩阵和k时刻最优KF算法中估计误差协方差矩阵间距离与新息序 列相关性成正比.利用上述结论,证明了所有AKF算法中估计误差协方差矩阵必逐渐远离1时刻最优KF算法中估计误差协方差矩阵.总结上述结论,发现AKF算法收敛条件可描述成以下几个等价命题:1)AKF算法中估计误差协方差矩阵与1时刻最优KF算法中估计误差协方差矩阵差有极限;2)k时刻AKF算法中估计误差协方差矩阵和k时刻最优KF算法中估计误差方差矩阵间距离极限是0;3)AKF算法渐进收敛于k时刻最优KF算法;4)AKF算法中新息序列渐进收敛于白噪声序列;5)k时刻AKF算法中滤波增益矩阵与k时刻最优KF算法中滤波增益矩阵间距离极限是0.上述理论为最终解决复杂环境下无线传感器网络节点定位问题奠定了基础.

关键词：无线传感器网络、节点定位、自适应卡尔曼滤波算法、滤波性能分析、滤波收敛性

所属期刊栏目：35

分类号：TP3;TN9

在线出版日期：2009-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：49-52