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一种远程状态估计的事件驱动的传感器数据传输方法

阅读:1027发布:2020-07-07

专利汇可以提供一种远程状态估计的事件驱动的传感器数据传输方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种远程状态估计的事件驱动的 传感器 数据传输策略,通过事件驱动侦测器确定传感器的测量信息是否发送至远程状态估计器。本发明可通过减少传感器发送测量信息的 频率 来降低无线信道的使用率并且不明显降低卡尔曼滤波的估计性能,同时延长传感器 电池 的使用寿命。,下面是一种远程状态估计的事件驱动的传感器数据传输方法专利的具体信息内容。

1.一种远程状态估计的事件驱动的传感器数据传输方法,其特征在于,通过事件驱动侦测器确定传感器的测量信息是否发送至远程状态估计器,具体为:
建立离散随机系统,即
xk+1=Axk+wk
yk=Cxk+vk
式中,k是离散时间指标,xk+1是k+1时刻离散随机系统的状态变量,xk是k时刻离散随机系统的状态变量,yk是k时刻传感器的测量信息,A、C分别是离散随机系统的转移矩阵、输出矩阵,wk为k时刻离散随机系统的过程噪声、vk为k时刻传感器的测量噪声;
设定事件驱动的触发机制为:
式中,γk为k时刻事件驱动侦测器的决策变量, 是k时刻远程状态估计器的状态估计变量,M为事件驱动触发机制的阈值,且M根据 离线计算得到,Q、λ分别为设定的误差权值、传输权值;R为vk的协方差,R>0;
若γk=0,则事件驱动侦测器禁止传感器的测量信息发送给远程状态估计器,同时事件驱动侦测器运行递归计算 远程状态估计器运行递归计算 其中, 是k+
1时刻远程状态估计器的状态估计变量;
若γk=1,则事件驱动侦测器允许传感器的测量信息发送给远程状态估计器,远程状态估计器运行递归 且远程状态估计器通过闭环回路反馈 至事件驱
动侦测器;其中, I是单位矩
阵,Qw是wk的协方差,Qw≥0。
2.根据权利要求1所述的一种远程状态估计的事件驱动的传感器数据传输方法,其特征在于,远程状态估计器采用标准卡尔曼滤波进行远程状态估计。
3.根据权利要求1所述的一种远程状态估计的事件驱动的传感器数据传输方法,其特征在于,事件驱动侦测器通过无线信道与远程状态估计器相连。
4.根据权利要求3所述的一种远程状态估计的事件驱动的传感器数据传输方法,其特征在于,事件驱动侦测器、无线信道、远程状态估计器两两相连构成闭合回路。
5.根据权利要求1所述的一种远程状态估计的事件驱动的传感器数据传输方法,其特征在于,根据实际需求设定误差权值Q、传输权值λ。

说明书全文

一种远程状态估计的事件驱动的传感器数据传输方法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种远程状态估计的事件驱动的传感器数据传输策略,属于通信信息处理领域。

背景技术

[0002] 在过去的十年中,无线传感器网络技术飞速发展。在工业过程,智能建筑,医疗保健和战场监测等领域都得到了广泛的应用。在这些应用过程中,无线传感器网络中的传感器和估计器通过无线网络进行通信。和传统的有线传感器相比,无线传感器的电池容量通常是有限的,而替换电量耗尽的电池通常代价高昂,甚至不可能实现。与此同时,无线信道的容量可能会随着外部环境的变化而变化,而时变的信道容量则可能会影响一个动态系统的整体性能。当然,可以选择让传感器不传输数据,然而这样的话那些依赖原始传感器测量数据的底层参数的估计误差,可能会增大到难以接受的程度。因此事件驱动的传输方案为很好地平衡无线信道的传输速率和估计误差提供了可行的解决方法。

发明内容

[0003] 本发明所要解决的技术问题是提供一种远程状态估计的事件驱动的传感器数据传输策略,以此很好的平衡估计误差和传输速率。
[0004] 本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案:
[0005] 本发明提供一种远程状态估计的事件驱动的传感器数据传输策略,通过事件驱动侦测器确定传感器的测量信息是否发送至远程状态估计器,具体为:
[0006] 建立离散随机系统,即
[0007] xk+1=Axk+wk
[0008] yk=Cxk+vk
[0009] 式中,k是离散时间指标,xk+1是k+1时刻离散随机系统的状态变量,xk是k时刻离散随机系统的状态变量,yk是k时刻传感器的测量信息,A、C分别是离散随机系统的转移矩阵、输出矩阵,wk为k时刻离散随机系统的过程噪声、vk为k时刻传感器的测量噪声;
[0010] 设定事件驱动的触发机制为:
[0011]
[0012] 式中,γk为k时刻事件驱动侦测器的决策变量,是k时刻远程状态估计器的状态估计变量,M为事件驱动触发机制的阈值,且M根据 离线计算得到,Q、λ分别为设定的误差权值、传输权值;R为vk的协方差,R>0;
[0013] 若γk=0,则事件驱动侦测器禁止传感器的测量信息发送给远程状态估计器,同时事件驱动侦测器运行递归计算 远程状态估计器运行递归计算 其中,是k+1时刻远程状态估计器的状态估计变量;
[0014] 若γk=1,则事件驱动侦测器允许传感器的测量信息发送给远程状态估计器,远程状态估计器运行递归 且远程状态估计器通过闭环回路反馈 至事件驱动侦测器;其中,Kk=APk-CT(CPk-CT+R)-1,Pk-=APk-1AT+Qw,Pk=(I-KkC)Pk-,I是单位矩阵,Qw是wk的协方差,Qw≥0。
[0015] 作为本发明的进一步优化方案,远程状态估计器采用标准卡尔曼滤波进行远程状态估计。
[0016] 作为本发明的进一步优化方案,事件驱动侦测器通过无线信道与远程状态估计器相连。
[0017] 作为本发明的进一步优化方案,事件驱动侦测器、无线信道、远程状态估计器两两相连构成闭合回路。
[0018] 作为本发明的进一步优化方案,根据实际需求设定误差权值Q、传输权值λ。
[0019] 本发明采用以上技术方案与现有技术相比,具有以下技术效果:通过减少传感器发送测量信息的频率来降低无线信道的使用率并且不明显降低卡尔曼滤波的估计性能,同时延长传感器电池的使用寿命。附图说明
[0020] 图1是建模得到的系统结构图。

具体实施方式

[0021] 下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明:
[0022] 本发明所公开的是一种远程状态估计的事件驱动的传感器数据传输策略,以此很好的平衡估计误差和传输速率。
[0023] 事件驱动触发机制的阈值进行离线计算:
[0024] 通过数学建模得到如下离散随机系统:
[0025] xk+1=Axk+wk   (1)
[0026] yk=Cxk+vk   (2)
[0027] 在公式(1)和(2)中,k是离散时间指标,xk+1是k+1时刻离散随机系统的状态变量,xk是k时刻离散随机系统的状态变量,yk是k时刻传感器的测量信息;A、C已知,分别时离散随机系统的转移矩阵、输出矩阵;wk为k时刻离散随机系统的过程噪声、vk为k时刻传感器的测量噪声,x0是离散随机系统的初始状态,wk、vk、x0是相互独立的零均值白噪声,Qw、R、P0分别为wk、vk、x0的协方差,且Qw≥0、R>0和P0>0。
[0028] 此外,我们知道(A,C)可观, 可控。当测量信息yk被传感器获取时,事件驱动侦测器决定测量信息yk是否通过无线信道发送给远程状态估计器。令γk为一个决策变量,当γk=1时表示yk发送到远程估计器,否则将不发送。
[0029] 令Q和λ分别为给定的误差和传输的权值,通过公式(3)离线计算事件驱动的阈值M:
[0030]
[0031] 事件驱动的触发机制
[0032] 考虑标准的卡尔曼滤波,当γk=1时,事件驱动侦测器允许测量信息yk发送给远程状态估计器,k时刻远程状态估计器的状态估计变量 满足如下递归计算:
[0033]
[0034] Kk=APk-CT(CPk-CT+R)-1
[0035] Pk-=APk-1AT+gw
[0036] Pk=(I-KkC)Pk-   (4)
[0037] 同时,远程状态估计器需要通过闭环回路反馈 传输到事件驱动侦测器。其中,是k+1时刻远程状态估计器的状态估计变量。
[0038] 当γk=0时,事件驱动侦测器运行简单的递归 同时禁止测量信息yk发送给远程状态估计器,而远程状态估计器 满足如下递归计算:
[0039]
[0040] 如此,给出判断事件触发的机制:
[0041]
[0042] 下面结合附图对本发明做进一步说明:
[0043] 图1是整个系统的结构图,传感器从被控对象获取测量信息yk,当γk=0即时,事件驱动侦测器允许测量信息yk传输至远程状态估计器,否则远程状态估计器自行进行如下递归 从图1中可以看出,本发明的算法不需要安装本地估计器,减少额外的设施。只有当γk=1时,事件驱动侦测器才需要通过闭环回路反馈 至事件驱动侦测器。当γk=0时,只需要事件驱动侦测器运行简单的递归即可。
[0044] 以上所述,仅为本发明中的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉该技术的人在本发明所揭露的技术范围内,可理解想到的变换或替换,都应涵盖在本发明的包含范围之内,因此,本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。
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