分布式融合

摘要： 针对多传感器非线性系统受未知但有界噪声影响的融合估计问题,设计了一种新的分布式最优融合滤波算法。该方法首先将系统泰勒展开引起的线性化误差与有界噪声整合,形成新的噪声集;然后利用集员滤波的思想对每个传感器系统实现局部最优滤波器的设计;最后,基于闵可夫斯基和的并集几何方法获得全局最优滤波器。仿真结果验证了优化集员滤波算法的可行性和有界噪声影响下的非线性系统的分布式融合估计的有效性。

摘要： 对带相关噪声的多传感器系统,研究了事件触发的贯序和分布式融合估计算法.不同传感器之间的观测噪声同时刻相关,并与过程噪声一步相关.为了节省通信能耗,采用了事件触发传输机制,该机制依赖于每个传感器当前的观测值和上一个触发时刻的观测值.在事件触发条件下,提出了在线性最小方差意义上的最优贯序融合和分布式融合估计算法.所提出的贯序融合算法可以根据传感器观测数据到达滤波器的顺序进行实时处理,具有较小的计算负担.所提出的分布式融合算法可以对传感器观测数据进行并行处理,具有更好的可靠性.两种算法与事件触发集中融合算法具有相同的估计精度.仿真结果验证了算法的有效性.

摘要： 随着移动通信、云计算、物联网、互联网等技术的快速发展,低时延网络及万物互联时代已经到来。网络边缘侧剧增的海量数据对计算设施的时效性、安全性、网络依赖,性等要求越来越高。云计算具备云端海量计算能力,边缘计算技术则将云计算平台迁移到接入网边缘处,采用分布式融合技术,通过深入融合移动通信网和互联网,就近处理海量数据,降低移动业务端到端时延,提升数据处理效率。

摘要： 针对雷达组网中多型雷达数据融合存在的问题,本文对多型雷达在探测距离、探测精度、数据率以及处理时延等方面的差异进行研究,提出一种新的混合式数据融合方法.该方法对组网内同型雷达进行聚类并对聚类内雷达量测数据采用集中式融合策略生成局部融合航迹,对不同聚类间的局部融合航迹采取分布式融合策略,并在每个融合节点形成一致的全局融合航迹.通过仿真实验验证,该方法与组网内所有雷达均采用集中式融合方法相比在航迹精度、航迹实时性以及航迹连续性等方面均有不同程度的提升,证明该方法是一种可行的工程化实现方法.

摘要： 分布式状态估计系统通过将多个传感器状态融合以得到更精确的融合结果,当传感器之间的协方差未知时,常采用保守估计的策略,但结果精确度较差.为了在传感器之间互协方差未知时得到更精确的融合结果,引入了逆协方差交叉算法,将其与局部稳态Kalman滤波器相结合,提出逆协方差交叉融合鲁棒Kal-man滤波器.它克服了协方差交叉融合(CI)算法保守的缺点,证明了ICI的精度高于CI的精度,并基于协方差椭圆给出ICI、CI和局部传感器精度的几何解释.通过两传感器系统的蒙特卡洛仿真例子表明,其实际精度相比于CI融合鲁棒稳态Kalman滤波器更接近于带已知互协方差的最优融合器的精度.

摘要： 针对分布式融合节点间的信息传递机理,分析了冗余信息产生的原因.在此基础上针对无反馈和有反馈的层级结构,利用贝叶斯融合算法将通信信息分解为私有和公共信息,提出了去除冗余信息的相关理论.仿真结果表明,无论冗余信息是否消除均能获得良好的目标跟踪效果.但消除冗余信息使各节点的目标状态估计值与各节点状态估计的平均值偏差逐渐减少且能够较快收敛.同时,平均估计误差协方差矩阵的迹较低,表明去除冗余信息后能达到较好的跟踪精度.%According to the information transfer mechanism among different fusion nodes,the reason of generating redundant information is analyzed. On the basis of this,the Bayesian fusion algorithm is used to decompose the communication information into private and public information for the hierarchical structure without feedback and feedback,and the theory of removing redundant information is put forward. The simulation results show that good tracking performance can be achieved regardless of whether redundant information is eliminated or not. But after eliminating the redundant information,the deviation between the target state estimation value of each node and the mean value of each node state estimation is gradually reduced and can converge quickly. At the same time,the trace of the mean estimation error covariance matrix is low,indicating that the system can achieve better tracking performance after removing redundant information.

摘要： 文章给出一个状态等式约束的最优分布式卡尔曼滤波融合.状态等式约束的卡尔曼滤波能够导致估计误差方差以及传感器噪声方差的不可逆.新的算法采用凸组合融合方法,并且凸组合融合算法的权重可以迭代的给出.新的最优分布式融合算法不需要假定估计误差方差以及传感器噪声方差的不可逆性,其中不可逆性在前面的工作中是一个至关重要的条件去导出全局最优的分布式卡尔曼滤融合.计算模拟表明状态等式约束的最优分布式卡尔曼滤波融合是可能等价相应中心式的卡尔曼滤波融合性能.因此,等价性证明仍然是一个开的问题,并且在将来是值得研究的.

摘要： 对分布式融合系统中的异步航迹融合算法进行了研究.已有的异步航迹融合算法要求传感器所采用的滤波方程与目标运动模式相同,这在实际应用中很难满足.针对已有异步航迹融合算法的不足,建立了基于预测航迹的异步航迹融合模型.所有传感器均采用基于同一滤波方程集合的交互式多模型(IMM)算法来实现航迹生成,融合中心对来自于相同滤波方程的异步航迹数据进行加权平均来获得同步航迹,提出了基于预测航迹的多模型异步航迹融合(MMTPASTF)算法.仿真结果验证了MMTPASTF算法的有效性.

摘要： 现代的雷达系统通常由多传感器构成,并采用融合算法合成更准确的状态估计.其中,广泛使用的融合算法——信息滤波融合,在非线性融合系统中,必须采用反馈结构,因此增大了通信压力.为了在无反馈结构中提升融合效果,本文以凸组合算法为基础,结合无迹卡尔曼滤波技术,提出了分布式无迹卡尔曼协方差交集融合算法.该算法在传感器端独立使用无迹卡尔曼进行跟踪滤波,滤波结果在融合中心直接融合形成状态估计.因此本算法通信负荷小,易于实现.通过主被动非线性融合模型的仿真计算,本算法证明其融合均方根误差小于信息滤波融合.

摘要： 现代的雷达系统通常由多传感器构成,并采用融合算法合成更准确的状态估计.其中,广泛使用的融合算法——信息滤波融合,在非线性融合系统中,必须采用反馈结构,因此增大了通信压力.为了在无反馈结构中提升融合效果,本文以凸组合算法为基础,结合无迹卡尔曼滤波技术,提出了分布式无迹卡尔曼协方差交集融合算法.该算法在传感器端独立使用无迹卡尔曼进行跟踪滤波,滤波结果在融合中心直接融合形成状态估计.因此本算法通信负荷小,易于实现.通过主被动非线性融合模型的仿真计算,本算法证明其融合均方根误差小于信息滤波融合.

摘要： 现代的雷达系统通常由多传感器构成,并采用融合算法合成更准确的状态估计.其中,广泛使用的融合算法——信息滤波融合,在非线性融合系统中,必须采用反馈结构,因此增大了通信压力.为了在无反馈结构中提升融合效果,本文以凸组合算法为基础,结合无迹卡尔曼滤波技术,提出了分布式无迹卡尔曼协方差交集融合算法.该算法在传感器端独立使用无迹卡尔曼进行跟踪滤波,滤波结果在融合中心直接融合形成状态估计.因此本算法通信负荷小,易于实现.通过主被动非线性融合模型的仿真计算,本算法证明其融合均方根误差小于信息滤波融合.

摘要： 现代的雷达系统通常由多传感器构成,并采用融合算法合成更准确的状态估计.其中,广泛使用的融合算法——信息滤波融合,在非线性融合系统中,必须采用反馈结构,因此增大了通信压力.为了在无反馈结构中提升融合效果,本文以凸组合算法为基础,结合无迹卡尔曼滤波技术,提出了分布式无迹卡尔曼协方差交集融合算法.该算法在传感器端独立使用无迹卡尔曼进行跟踪滤波,滤波结果在融合中心直接融合形成状态估计.因此本算法通信负荷小,易于实现.通过主被动非线性融合模型的仿真计算,本算法证明其融合均方根误差小于信息滤波融合.

摘要： 本文针对多架无人机协同跟踪固定或移动目标的问题,提出了一种基于最速下降的分布式多无人机协同跟踪的最优航迹规划算法.算法核心是首先以融合后的全局协方差矩阵的迹(A最优)为代价函数,之后利用最速下降法求解优化问题,最后实时更新无人机的位置得到最优协同跟踪航迹.本文还针对已知威胁/障碍,将有约束的优化控制问题转化为包含全局协方差矩阵和惩罚函数的复合代价函数优化问题;本文还通过约束UAV的最大转弯角来限制UAV的航向以利于实际飞行.仿真结果表明本文提出的优化算法跟踪性能良好.

摘要： 本文针对多架无人机协同跟踪固定或移动目标的问题,提出了一种基于最速下降的分布式多无人机协同跟踪的最优航迹规划算法.算法核心是首先以融合后的全局协方差矩阵的迹(A最优)为代价函数,之后利用最速下降法求解优化问题,最后实时更新无人机的位置得到最优协同跟踪航迹.本文还针对已知威胁/障碍,将有约束的优化控制问题转化为包含全局协方差矩阵和惩罚函数的复合代价函数优化问题;本文还通过约束UAV的最大转弯角来限制UAV的航向以利于实际飞行.仿真结果表明本文提出的优化算法跟踪性能良好.

摘要： 本文针对多架无人机协同跟踪固定或移动目标的问题,提出了一种基于最速下降的分布式多无人机协同跟踪的最优航迹规划算法.算法核心是首先以融合后的全局协方差矩阵的迹(A最优)为代价函数,之后利用最速下降法求解优化问题,最后实时更新无人机的位置得到最优协同跟踪航迹.本文还针对已知威胁/障碍,将有约束的优化控制问题转化为包含全局协方差矩阵和惩罚函数的复合代价函数优化问题;本文还通过约束UAV的最大转弯角来限制UAV的航向以利于实际飞行.仿真结果表明本文提出的优化算法跟踪性能良好.

摘要： 本文针对多架无人机协同跟踪固定或移动目标的问题,提出了一种基于最速下降的分布式多无人机协同跟踪的最优航迹规划算法.算法核心是首先以融合后的全局协方差矩阵的迹(A最优)为代价函数,之后利用最速下降法求解优化问题,最后实时更新无人机的位置得到最优协同跟踪航迹.本文还针对已知威胁/障碍,将有约束的优化控制问题转化为包含全局协方差矩阵和惩罚函数的复合代价函数优化问题;本文还通过约束UAV的最大转弯角来限制UAV的航向以利于实际飞行.仿真结果表明本文提出的优化算法跟踪性能良好.

摘要： 一种分布式I/O控制系统，其使对多个输入设备或者输出设备进行数据输入输出的辅站的共享存储器、和与辅站的共享存储器对应的主站的共享存储器经由网络进行通信，进行更新，其中，主站设定针对输入设备或者输出设备的组信息，根据周期表，输出规定有辅站的共享存储器和组信息的输入请求帧，并且辅站对多个输入设备或者输出设备进行数据的输入输出，并且判别来自主站的输入请求帧的输入请求内容是辅站的一个或多个单位的共享存储器的全部信息还是与组信息对应的信息，根据输入请求内容实施输出数据的转发。

摘要： 一种分布式资源管理系统，具有对应于改变通信网络上的资源的状态的预定事件中的每项事件的一个或多个资源管理进程，其中该通信系统上的多项任务中的每项任务可以使用多个资源。一个或多个资源管理进程中的每个进程包括：分配器，当该分配器接收到保护任意的特定任务免受其自身的进程所对应的改变资源的状态的事件的影响的请求时，以这样的方式向该任务分配包括已经被另一个资源管理进程选择的资源的备份资源，其中使用该资源的被请求保护的所有任务可以被保护免受改变资源的状态的事件的影响；以及指示器，该指示器向一个或多个恢复执行进程指示所分配的备份资源的信息。

摘要： 本发明公开了一种分布式节点组播方法和一种分布式节点组播组件。该方法包括：发送节点与组播组内的全部接收节点进行组播会话协商，建立会话并以组播的形式向接收节点发送报文，以及，缓冲所发送的报文；根据组播会话协商的结果，如果发送节点已发送的报文符合预设的确认条件，但超时未获一接收节点的确认标识时，发送节点调用所缓冲的相应报文并重新向该接收节点发送；其中，确认标识在任一接收节点已接收的报文符合预设的确认条件时，由所述接收节点向发送节点发送。本发明还公开了一种分布式系统。通过本发明，保证了节点间通信的可靠性。

摘要： 为了提供能够减少要传输的数据容量并且以告诉开始分布式处理的分布式处理系统等。一种多个计算机(2a、2b、…)互连的分布式处理系统(1)，其中计算机(2)中的每一个设置有加载每个模块并且执行初始化处理的模块加载器(3)、从先前提供的存储装置或另一计算机获取包括用于初始化处理的命令的元数据的元数据管理单元(4)、读取并且写入存储装置或其他计算机内的文件的文件管理单元(5)、以及执行分布式批处理应用的执行容器(6)。文件管理单元(5)在所述初始化处理之后，检查在所述存储装置中是否存在包括相应模块的执行代码的执行区域，并且当执行区域不存在时，从其他计算机加载执行代码，并且写入所加载的执行代码作为执行区域。

摘要： 本发明的目的在于提供一种分布式账本物流计算机、分布式账本物流系统、分布式账本物流方法及程序，利用分布式账本的可靠性发行数字货币，在流服务中能够现收现付，并便于确认有无未支付和重复支付。分布式账本物流计算机(10)在接受配送委托者配送委托的配送公司收到订单时，记录该配送委托者委托给配送公司的委托内容，并且，在该委托交付完成时，在配送用分布式账本中记录交付完成，在已记录所述交付完成时，委托金融机构服务器(500)发行数字货币以供所述配送委托者支付给所述配送公司。另外，分布式账本物流计算机(10)在货币用分布式账本中记录已委托所述金融机构服务器(500)发行所述数字货币。

摘要： 一种分布式I/O控制系统，其使对多个输入设备或者输出设备进行数据输入输出的辅站的共享存储器、和与辅站的共享存储器对应的主站的共享存储器经由网络进行通信，进行更新，其中，主站设定针对输入设备或者输出设备的组信息，根据周期表，输出规定有辅站的共享存储器和组信息的输入请求帧，并且辅站对多个输入设备或者输出设备进行数据的输入输出，并且判别来自主站的输入请求帧的输入请求内容是辅站的一个或多个单位的共享存储器的全部信息还是与组信息对应的信息，根据输入请求内容实施输出数据的转发。

摘要： 本发明提供分布式控制器、分布式处理系统以及分布式处理方法。分布式控制器控制2个以上的运算部而进行分布式处理，并与运算部连接，分布式控制器由多个控制模块构成，控制模块分别与至少另一个控制模块相互连接，分布式控制器使用多个控制模块中的至少2个来决定运算部间的处理路径。

摘要： 一种分布式资源管理系统，具有对应于改变通信网络上的资源的状态的预定事件中的每项事件的一个或多个资源管理进程，其中该通信系统上的多项任务中的每项任务可以使用多个资源。一个或多个资源管理进程中的每个进程包括：分配器，当该分配器接收到保护任意的特定任务免受其自身的进程所对应的改变资源的状态的事件的影响的请求时，以这样的方式向该任务分配包括已经被另一个资源管理进程选择的资源的备份资源，其中使用该资源的被请求保护的所有任务可以被保护免受改变资源的状态的事件的影响；以及指示器，该指示器向一个或多个恢复执行进程指示所分配的备份资源的信息。

摘要： 本发明公开了一种分布式节点组播方法和一种分布式节点组播组件。该方法包括：发送节点与组播组内的全部接收节点进行组播会话协商，建立会话并以组播的形式向接收节点发送报文，以及，缓冲所发送的报文；根据组播会话协商的结果，如果发送节点已发送的报文符合预设的确认条件，但超时未获一接收节点的确认标识时，发送节点调用所缓冲的相应报文并重新向该接收节点发送；其中，确认标识在任一接收节点已接收的报文符合预设的确认条件时，由所述接收节点向发送节点发送。本发明还公开了一种分布式系统。通过本发明，保证了节点间通信的可靠性。

摘要： 本发明公开了一种基于切尔诺夫融合准则的多传感器分布式数据融合方法。其首先在每部传感器进行粒子滤波获得本地估计结果，采用最大期望算法将其近似为高斯混合分布，在多传感器之间交互高斯混合参数，利用一阶近似模型下切尔诺夫融合方法获得多传感器的初步融合结果，将该结果进行重要性采样，构造多元变量带约束的优化函数，采用粒子群优化算法进行求解，计算得到切尔诺夫融合准则下多传感器的指数取值，最后利用粒子样本和切尔诺夫融合最优的指数权值进行切尔诺夫融合，计算得到目标的估计状态。本发明从理论上近似最优地解决了任意数量的多传感器在本地估计结果存在相关性的情况下难以获得理想的分布式融合结果的问题。