王长城
- 作品数：5 被引量：18H指数：2
- 供职机构：南京理工大学自动化学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 量化状态信息下多智能体Gossip算法及分布式优化被引量：4
- 2014年
- 基于量化状态信息的异步随机Gossip算法大多以均匀选择概率的时间模型为基础,未充分考虑网络拓扑结构对局部信息传递的影响。为此,该文提出了一种以非均匀选择概率为时间模型的改进算法。首先给出了非均匀选择概率下的多智能体系统时间模型,在随机性量化策略下给出了一致性误差的收敛性质;并讨论了量化精度和概率化权重矩阵第2大特征值对一致性误差收敛速度的影响,进而利用投影次梯度给出了选择概率的分布式优化方法。仿真结果表明,该基于量化状态信息的算法可通过选择概率的分布式优化,提高一致性误差的收敛速度。
- 王长城戚国庆李银伢盛安冬
- 关键词：多智能体系统
- 非均匀选择概率下异步随机Gossip共识算法及优化
- 2013年
- 异步随机Gossip算法大都采用以均匀选择概率为基础的时间模型,并未充分考虑网络拓扑结构对智能体获取信息的影响,为此本文提出了一种更为合理的基于非均匀选择概率的异步随机Gossip算法.首先给出了非均匀选择概率下的异步时间模型,在概率意义下分析了算法的收敛性.算法的收敛速度取决于概率化权重矩阵的第2大特征值,并利用投影次梯度算法给出了选择概率优化方法.仿真分析表明,在非均匀选择概率下可通过对各智能体选择概率的优化,改善算法的收敛速度,并且弥补了传统的通信概率矩阵优化方法受制于网络拓扑结构的不足.
- 王长城戚国庆李银伢盛安冬
- 关键词：多智能体系统一致性
- 一种雷达网络偏差估计补偿方法
- 2012年
- 为了提高雷达目标跟踪精度,针对雷达网络跟踪系统的时变配准偏差补偿问题,该文提出了一种通用的估计补偿方法。该方法根据雷达提供的测量信息,引入伪测量方程和等价偏差的概念,结合卡尔曼滤波方法估计出雷达的量测偏差和位置,用于补偿和修正量测信息。该方法使雷达的跟踪精度比补偿前明显提高。统计意义下的仿真结果显示了该方法的有效性。
- 索晓峰刘锐王长城盛安冬
- 关键词：雷达网络卡尔曼滤波
- 基于一致性的分布式多站纯方位目标跟踪算法被引量：2
- 2013年
- 针对多站纯方位目标跟踪与定位问题,给出了一种基于一致性的分布式无迹卡尔曼滤波算法(CDUKF,Consensus-based Dis-tributed Unscented Kalman Filter)。各观测站利用本站和邻接站点信息获得目标状态的局部估计,其次利用联邦滤波器的加权原则和一致性算法,通过相邻观测站之间的局部信息交换获得目标状态的更高精度估计,并提出通过利用各站历史状态信息以改善算法的收敛速度。仿真结果表明论文所提出的算法能够实现多站纯方位被动跟踪,估计结果可接近传统集中式融合的跟踪精度。
- 王长城陈烨戚国庆盛安冬
- 关键词：纯方位无迹卡尔曼滤波目标跟踪
- 传感器网络一致性分布式滤波算法被引量：12
- 2012年
- 为了改善分布式传感器网络的估计性能,提出了一种基于状态预测一致的滤波算法.在对局部估计值进行一致化处理的基础上,重点研究了利用邻居节点前一时刻的估计值对当前局部状态预测值进行修正来提高估计精度.给出了一种一致性增益的选择方法,利用李雅普诺夫方法得到了算法收敛的充分条件,并讨论了影响算法收敛速度的因素.仿真结果表明了算法的有效性,并发现节点度较大的传感器在网络估计中发挥着重要作用,可通过调整这类节点的一致性系数来改善算法性能.
- 王长城戚国庆李银伢盛安冬
- 关键词：卡尔曼滤波传感器网络分布式估计
