通信受限的网络化多传感器系统融合估计算法研究的任务书.docx

通信受限的网络化多传感器系统融合估计算法研究的任务书
一、背景
随着科技的不断进步，传感器技术在无人机、智慧城市、工业自动化、医疗健康等领域得到了广泛的应用。多传感器系统由多个传感器组成，可以同时获取不同的信息数据，可以更全面、准确地描述所观测事物。但由于传感器的信号传输受限，我们需要寻找更加有效的通信方式，来保证多传感器之间融合估计的准确性。
在传感器网络化多传感器系统中，由于受到环境、干扰、能量、计算等因素的影响，传感器节点之间的通信受到很大的限制。在网络化多传感器系统中，各个传感器之间的协作、数据融合、状态估计等关键问题需要得到有效的解决。
因此，本研究旨在探索如何在通信受限的网络化多传感器系统中，有效地融合估计多传感器数据，以实现对真实世界的准确描述。
二、研究内容
1.多传感器数据融合算法研究
基于多传感器数据的特点，研究有效的多传感器数据融合算法。通过各个传感器采集的数据，对目标进行更全面、准确的描述。
2.通信受限多传感器数据融合算法研究
针对通信受限的多传感器网络环境，探索有效的算法，提高信息传输效率，使多传感器之间能够更加有效地协作和交互。
3.多传感器状态估计算法研究
基于数据融合技术，提出有效的多传感器状态估计算法，实现对目标状态的高精度估计，以便于下一步对目标的控制和调节。
三、研究方法
本研究将采用以下方法：
1.数据采集实验
利用多传感器节点对目标进行数据采集实验，获取各类传感器数据，并进行数据预处理和建模，得到目标状态的描述。
2.多传感器数据融合算法研究
利用数据预处理和建模得到的数据，设计有效的多传感器数据融合算法，并进行仿真分析，验证算法的性能和效果。
3.通信受限多传感器数据融合算法研究
结合通信受限的网络环境，设计利用传感器本地数据处理和缓存、数据压缩和优化传输等技术的通信受限多传感器数据融合算法。
4.多传感器状态估计算法研究
基于数据融合，提出有效的多传感器状态估计算法，并进行仿真实验，验证算法的性能和精度。
四、研究意义
本研究探索了在通信受限的网络化多传感器系统中，有效地融合估计多传感器数据的算法，对实现对真实世界的准确描述具有重要的意义。通过本研究的成果，将可在无人机、智慧城市、工业自动化、医疗健康等领域进行应用。
五、参考文献
1.Wang,L.,Zhou,X.,&Yang,J.(2019).Fault-tolerantdatafusioninwirelesssensornetworks:Acomprehensivereview.JournalofParallelandDistributedComputing,131,223-238.
2.Liu,B.,&Li,W.(2018).Areviewoncooperativelocalizationinwirelesssensornetworks.FutureGenerationComputerSystems,92,454-461.
3.Chen,G.,Ge,J.,&Chen,T.(2016).Asurveyofdatafusionalgorithmsbasedonwirelesssensornetworks.FutureGenerationComputerSystems,55,311-320.