增量卡尔曼滤波器提升无线传感器网络动态目标一致性估计

本文探讨了在存在输入噪声的无线传感器网络（WSNs）中，对动态目标进行一致性估计的问题。针对无线传感器网络中常见的数据漂移等未知系统偏差问题，作者提出了基于增量传感器数据的增量卡尔曼共识（IKC）估计器。这个估计器旨在减少这类偏差的影响，从而提高估计的准确性。 IKC估计器利用传感器节点的增量数据，通过增量更新的方式处理信息，相较于传统的卡尔曼滤波方法，它在处理大规模网络中的数据融合和通信效率上更具优势。然而，对于大型WSNs，优化的IKC滤波器可能需要复杂的参数调整，这在实际应用中可能面临挑战。 为了克服这一问题，文中进一步发展了一种子优化的增量卡尔曼共识滤波器（IKCF），该滤波器设计目的是在保持估计性能的同时，实现对不同规模网络的适应性，降低了对网络参数调优的需求。子优化策略使得算法在处理大规模数据流时更为稳健，具有更好的可扩展性。 作者通过一系列模拟实验来验证所提出的两种滤波器方法的有效性。这些实验展示了增量卡尔曼滤波器在估计精度、收敛速度以及应对不确定性和通信限制方面的性能提升，特别是在复杂无线环境中，它们能有效降低由于数据不一致带来的误差，并且在处理实时变化的数据时展现出良好的鲁棒性。 这篇研究论文深入研究了增量卡尔曼滤波技术在无线传感器网络中的应用，特别是在一致性估计方面，为解决大规模、分布式网络中的估计问题提供了一种实用且可扩展的解决方案。这对于优化WSNs的运行效率和提高其在实际应用场景中的可靠性具有重要意义。