对具有传感器随机故障的多传感器系统,提出一种故障容错的目标跟踪算法。利用多模型方法建立传感器量测故障模型,将Unscented变换(UT)嵌入信息滤波器框架,建立多模型信息滤波器。通过多模型方法在线估计量测模型概率,利用概率加权组合分别得到传感器的信息贡献,通过多传感器融合提高目标跟踪精度和传感器故障识别概率。仿真结果表明,本文算法能有效提高目标跟踪精度。

针对具有随机间歇性观测的无线传感器网络, 基于多模型估计方法和一致性信息滤波器, 提出一种对观测节点故障容错的自适应分布式目标跟踪方法. 将传感器节点随机间歇性观测丢失和到达过程建模为马尔科夫切换系统, 在容积信息滤波器框架下, 估计传感器节点的观测丢失和到达的后验概率. 通过观测状态概率组合计算每个局部传感器节点的信息贡献, 基于自适应多模型估计方法, 实现对间歇性观测的容错性. 仿真结果表明了所提出算法的有效性和对间歇性观测的自适应容错性.