林 楠，史葦杭，魏 斌

(1.鄭州大學 軟件技術(shù)學院，河南 鄭州450002;2.鄭州大學 計算機科學與技術(shù)學院，河南 鄭州450002)

0 引 言

近年來，越來越多的科學家對傳感器網(wǎng)絡(luò)的分布式濾波問題進行了研究［1，2］。分布式濾波中，傳感器通過拓撲網(wǎng)絡(luò)連接，且可以接收其自身感測的數(shù)據(jù)并通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸信息。因此，如何處理傳感器之間的復雜耦合關(guān)系成為設(shè)計分布式濾波器的最重要的問題之一［3，4］。H∞濾波方法與其它濾波器相比提供了一個最壞情況下的估計誤差界限，并且不需要噪聲統(tǒng)計知識，因此，被廣泛地應(yīng)用到實際工程中，并成為控制領(lǐng)域的一個研究熱點。

傳感器網(wǎng)絡(luò)的通信介質(zhì)的可靠性受到外部環(huán)境的影響，并且數(shù)據(jù)包丟失在期望上的統(tǒng)計量很難獲?。?，6］。因此，需要在傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式估計中對數(shù)據(jù)包丟失的不確定性進行分析，無論是本地傳感器還是相鄰傳感器的數(shù)據(jù)包丟失。

在分布式H∞濾波的研究上，吳博等人［7］通過使用穩(wěn)態(tài)Kalman 濾波器對多個傳感器節(jié)點的輸出信號進行濾波，提出一種帶濾波的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSNs)的H∞控制算法。馮肖亮等人［8］利用測量值擴維的方法，提出基于多傳感器的序貫式融合有限域H∞濾波方法。李秀英等人［9］通過定義新的變量，將原系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為隨機參數(shù)系統(tǒng)，提出一種具有一步隨機時滯和多丟包的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)H∞濾波器設(shè)計方法。Dong Hongli 等人［10］提出一種有損傳感器網(wǎng)絡(luò)Markov跳躍非線性時滯系統(tǒng)的分布式H∞濾波器。Jiang Bin 等人［11］通過分析與設(shè)計全階H∞濾波器，提出基于網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的T-S 模糊模型法的濾波器設(shè)計方案。

1 問題建模

采用Hn來表示n 維的歐氏空間，用Hn×k來表示所有n×k矩陣的集合。用x 表示隨機向量，用‖x‖表示向量x的歐幾里得范數(shù)，用I 表示單位矩陣［12，3］。E(x)，E(x|y)分別為隨機變量x 的期望和在條件y 下x 的期望。

x(t)為狀態(tài)向量，z(t)為被估計的信號，線性離散時間系統(tǒng)的表達如下

式中 c(t)為外界干擾輸入，而m 只傳感器服從隨機數(shù)據(jù)包丟失的情況如下

式中 ys(t)為通過傳感器s 接收到的來自線性離散時間系統(tǒng)的測量輸出。As(t)為伯努利分布隨機變量。

假設(shè)有N 個傳感器節(jié)點分布在空間并通過一個固定的拓撲結(jié)構(gòu)的無線網(wǎng)絡(luò)進行連接。傳感器網(wǎng)絡(luò)通過一個有向圖G={V，E}進行表示，V=(v1，…，vN)表示傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點集合，E=(e1，…，em)表示鏈路集合。來自節(jié)點vj的信息有以下基于狀態(tài)跟蹤的形式來接收隨機丟包

其中，xj(t)'為在傳感器vj的xj(t)估算值。λj(t)為Aj(t)伯努利分布的獨立隨機變量，它代表著傳感器之間的分組傳輸。

代入式(2)～式(3)中得到

為了使分析更加方便，引入另一個符合伯努利分布的隨機參數(shù)Si(t)，定義

可以結(jié)合這兩個獨立的進程為一個，得到

根據(jù)實際環(huán)境的復雜性，討論不確定預期的丟包率。如果Sj(t)=1，則Ai(t)=λi(t)=1?？梢缘玫?/p>

Si(t)的數(shù)學期望可以被描述如下

本文中，假設(shè)R{Si(t)}的不確定性是范數(shù)有界的，0≤|Si|≤γi≤1，定義，得到

因此，通過傳感器i 所接收到的信息可以用線性離散時間系統(tǒng)表示為

接著，在傳感器i 上采用濾波器

濾波器的初始值是xi(0)'=0，i=1，2，…，N。

將式(8)代入式(9)可得

令估計誤差和濾波誤差分別為

對于節(jié)點i 可以得到管理濾波誤差的線性離散時間系統(tǒng)

2 分布式H∞濾波

在本節(jié)中，在均方意義上對于離散時間系統(tǒng)的隨機穩(wěn)定性問題，采用一個丟包的不確定數(shù)學期望來進行討論。通過采用參數(shù)依賴Lyapunov 泛函的方法和隨機分析技術(shù)來獲取可驗證性條件，最終目的是找到最佳的濾波器參數(shù)φi。

其中

最后可以得到濾波器參數(shù)φi為

3 算例分析

假設(shè)有一個線性離散時間系統(tǒng)，如下所示

傳感器網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)通過一個節(jié)點集合為V=(1，2，3)，鏈路集合為E={(1，1)，(1，2)，(2，2)，(2，3)，(3，3)}的有向圖G={V，E，L}表示，鄰接矩陣L 表示為

傳感器節(jié)點的動態(tài)性用參數(shù)描述為w1=［0，－0.2］，w1=［0.1，－0.2］，w1=［0.2，0.4］。

表1 對于不同的Si 況下γi 和φi 取值Tab 1 Value of γi and φi with different

表1 對于不同的Si 況下γi 和φi 取值Tab 1 Value of γi and φi with different

圖1 給出了在相同情況下，通過200 次Monte—Carlo 測試本文濾波器和文獻［10］的Markov 跳躍非線性時滯系統(tǒng)的分布式H∞濾波器、文獻［11］的T-S 模糊模型法的濾波器的比較結(jié)果。

圖1 真值與濾波值的對比情況Fig 1 Comparison of true value and filtering value

從圖1 的對比結(jié)果可以看出:本文所提出的估計算法的濾波精度高于文獻［10，11］的濾波算法，其中，文獻［10］的濾波算法與真值的偏差較大，而本文算法的濾波曲線貼近于真值的曲線。由此可見，在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，即當觀測數(shù)據(jù)存在不確定性丟包時，本文濾波算法更加有效。

對濾波器進行了100 次的蒙特—卡羅仿真，得到了估計值與實際值之間的誤差。如圖2 所示，隨著仿真步數(shù)的增長，三種濾波器的誤差值呈現(xiàn)不穩(wěn)定的變化，本文濾波器的誤差在(0.005 4，0.015 4)包之間，文獻［10］濾波器在(0.007 8，0.017 2)包之間，文獻［11］濾波器的誤差在(0.009 4，0.018 9)包之間。由于信號干擾導致測量值的丟失，估算值與實際值往往存在著偏差，本文正是基于測量數(shù)據(jù)不確定丟失的問題進行了建模，并通過最佳的濾波器參數(shù)來減少估算誤差。從數(shù)值上可以看出:本文濾波器的絕對誤差估計比另外兩種濾波器更加有效。

圖2 絕對誤差估計Fig 2 Absolute error estimation

為了進一步地分析網(wǎng)絡(luò)不確定性因素對濾波誤差動態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響。在圖2 的基礎(chǔ)上，增加了網(wǎng)絡(luò)延時、數(shù)據(jù)丟包因素，設(shè)置網(wǎng)絡(luò)每發(fā)送一次數(shù)據(jù)延遲0.05 ms，數(shù)據(jù)丟包率為7.3%，在這種網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)下算法濾波的誤差值。從圖3 中的結(jié)果可以看出:本文算法的濾波誤差值的變化范圍在(0.006 1，0.016 2)包之間，相比圖2 中的情況，受到網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)變化后的誤差值有少許增加。文獻［10］的變化范圍為(0.009 2，0.018 4)包，受到網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)影響時誤差值的變化最大。文獻［11］的變化范圍為(0.010 5，0.018 6)，在網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)剛發(fā)生變化時，誤差值增大，之后最大的誤差值不超過之前的0.018 9，但從曲線的總體分布情況來看仍高于本文提出的分布式H∞濾波算法。

圖3 在其他網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)下的絕對誤差Fig 3 Absolute error value in other network status

4 結(jié) 論

本文提出一種基于傳感器丟包率不確定性預測的分布式H∞濾波算法，通過管理濾波誤差的線性離散時間系統(tǒng)，在均方意義上對于離散時間系統(tǒng)的隨機穩(wěn)定性問題進行了討論，并且采用參數(shù)依賴Lyapunov 泛函的方法和隨機分析技術(shù)來獲取可驗證性條件，通過找到最佳的濾波器參數(shù)來最終實現(xiàn)H∞濾波的穩(wěn)定性和精確性。在實驗中通過與Markov跳躍非線性時滯系統(tǒng)的分布式H∞濾波器和T-S 模糊模型法的濾波器進行對比，體現(xiàn)出本文濾波算法的有效性。

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