http://bhxb.buaa.edu.cnjbuaa@buaa.edu.cnDOI:10.13700/j.bh.1001-5965.2021.0225多网络约束下NNS分布式融合估计器设计赵国荣1，*，顾昊伦1，韩旭2，高超1(1.海军航空大学岸防兵学院，烟台264001；2.中国人民解放军第91001部队，北京100854)摘要：针对节点量测增益衰减、节点能量受限与系统模型不确定3种网络约束下具有随机通信时滞和非固定丢包率的组网导航系统(NNS)分布式状态融合估计问题，将增益衰减程度描述为统计特性已知的随机变量，将模型不确定描述为系统矩阵中的乘性有色噪声，将减小能耗描述为降低节点数据传输率。分别在邻节点端和目标节点端引入2种不同的线性编码器以解决丢包与时滞问题。建立丢包率与同时传输信息的节点数目之间的函数关系，将邻节点在过去有限个时刻的量测值进行线性编码后再传输，以补偿丢包与降低传输率导致的信息损失。目标节点把在同一采样周期内获取的来自同一邻节点的多个量测值按时间戳进行线性编码，以解决通信时滞导致的信息多余。基于2次线性编码建立增广系统模型，设计最小方差意义下局部无偏估计器，利用最优矩阵加权融合法得到全局融合估计器，推导得到融合估计误差协方差收敛的充分条件及次优传输率。通过算例仿真验证所提算法的有效性。关键词：随机通信时滞；非固定丢包率；分布式融合估计；线性编码；组网导航系统；多网络约束中图分类号：V249.32+9文献标志码：A文章编号：1005-5965（2023）02-0229-13组网导航技术是一种网络技术与导航技术的结合。组网导航系统(networkednavigationsystem,NNS)基于无线传感器网络技术，使得区域内多个运动节点在统一装订的网络协议下完成导航信息的协作和共享，进而使得网络内自主导航能力较弱的节点获得不低于邻域内平均导航精度的导航水平，实现网络内导航性能的整体提升[1]。但通信网络的引入使得NNS目标节点的状态融合估计问题变得十分复杂[2]，其中时滞和丢包为2种常见问题，前者导致目标节点在同一采样周期内接收到来自某一邻节点的不同时序的量测值，后者导致目标节点直接损失来自某一邻节点传输的量测信息[3]，使得融合估计器性能下降甚至失稳。因此，研究具有时滞和丢包的网络化多传感器融合估计问题有着重要的理论意义和应用价值[4]。针对丢包问题，目前的解决方案有2类：一类是在目标节点端(接收端)进行处理，另一类是在邻节点端(发送端)进行处理。对于前者，文献[5]在目标节点端设置了线性预报器，给出最优加权系数和预报器最优阶数的获取方法，...
