A Survey on Multisensor Fusion and Consensus Filtering for Sensor Networks

Multisensor fusion and consensus filtering are two fascinating subjects in the research of sensor networks. In this survey, we will cover both classic results and recent advances developed in these two topics. First, we recall some important results in the development ofmultisensor fusion technology. Particularly, we pay great attention to the fusion with unknown correlations, which ubiquitously exist in most of distributed filtering problems. Next, we give a systematic review on several widely used consensus filtering approaches. Furthermore, some latest progress on multisensor fusion and consensus filtering is also presented. Finally, conclusions are drawn and several potential future research directions are outlined.the Royal Society of the UK, the National Natural Science Foundation of China under Grants 61329301, 61374039, 61304010, 11301118, and 61573246, the Hujiang Foundation of China under Grants C14002 and D15009, the Alexander von Humboldt Foundation of Germany, and the Innovation Fund Project for Graduate Student of Shanghai under Grant JWCXSL140

Distributed estimation over a low-cost sensor network: a review of state-of-the-art

Proliferation of low-cost, lightweight, and power efficient sensors and advances in networked systems enable the employment of multiple sensors. Distributed estimation provides a scalable and fault-robust fusion framework with a peer-to-peer communication architecture. For this reason, there seems to be a real need for a critical review of existing and, more importantly, recent advances in the domain of distributed estimation over a low-cost sensor network. This paper presents a comprehensive review of the state-of-the-art solutions in this research area, exploring their characteristics, advantages, and challenging issues. Additionally, several open problems and future avenues of research are highlighted

A New Approach to Linear/Nonlinear Distributed Fusion Estimation Problem

Disturbance noises are always bounded in a practical system, while fusion estimation is to best utilize multiple sensor data containing noises for the purpose of estimating a quantity--a parameter or process. However, few results are focused on the information fusion estimation problem under bounded noises. In this paper, we study the distributed fusion estimation problem for linear time-varying systems and nonlinear systems with bounded noises, where the addressed noises do not provide any statistical information, and are unknown but bounded. When considering linear time-varying fusion systems with bounded noises, a new local Kalman-like estimator is designed such that the square error of the estimator is bounded as time goes to $\infty$. A novel constructive method is proposed to find an upper bound of fusion estimation error, then a convex optimization problem on the design of an optimal weighting fusion criterion is established in terms of linear matrix inequalities, which can be solved by standard software packages. Furthermore, according to the design method of linear time-varying fusion systems, each local nonlinear estimator is derived for nonlinear systems with bounded noises by using Taylor series expansion, and a corresponding distributed fusion criterion is obtained by solving a convex optimization problem. Finally, target tracking system and localization of a mobile robot are given to show the advantages and effectiveness of the proposed methods.Comment: 9 pages, 3 figure

Unifying Consensus and Covariance Intersection for Efficient Distributed State Estimation over Unreliable Networks

This thesis studies the problem of recursive distributed state estimation over unreliable networks. The main contribution is to fuse the independent and dependent information separately. Local estimators communicate directly only with their immediate neighbors and nothing is assumed about the structure of the communication network, specifically it need not be connected at all times. The proposed estimator is a Hybrid one that fuses independent and dependent (or correlated) information using a distributed averaging and iterative conservative fusion rule respectively. It will be discussed how the hybrid method can improve estimators's performance and make it robust to network failures. The content of the thesis is divided in two main parts. In the first part I study how this idea is applied to the case of dynamical systems with continuous state and Gaussian noise. I establish bounds for estimation performance and show that my method produces unbiased conservative estimates that are better than Iterative Covariance Intersection (ICI). I will test the proposed algorithm on an atmospheric dispersion problem, a random linear system estimation and finally a target tracking problem. In the second part, I will discuss how the hybrid method can be applied to distributed estimation on a Hidden Markov Model. I will discuss the notion of conservativeness for general probability distributions and use the appropriate cost function to achieve improvement similar to the first part. The performance of the proposed method is evaluated in a multi-agent tracking problem and a high dimensional HMM and it is shown that its performance surpasses the competing algorithms

On hybrid consensus-based extended Kalman filtering with random link failures over sensor networks

summary:This paper is concerned with the distributed filtering problem for nonlinear time-varying systems over wireless sensor networks under random link failures. To achieve consensus estimation, each sensor node is allowed to communicate with its neighboring nodes according to a prescribed communication topology. Firstly, a new hybrid consensus-based filtering algorithm under random link failures, which affect the information exchange between sensors and are modeled by a set of independent Bernoulli processes, is designed via redefining the interaction weights. Second, a novel observability condition, called parameterized jointly uniform observability, is proposed to ensure the stochastic boundedness of the error covariances of the hybrid consensus-based filtering algorithm. Finally, an example is given to demonstrate the effectiveness of the derived theoretical results

Distributed Estimation Using Partial Knowledge about Correlated Estimation Errors

Sensornetzwerke werden in vielen verschiedenen Anwendungen, z. B. zur Überwachung des Flugraumes oder zur Lokalisierung in Innenräumen eingesetzt. Dabei werden Sensoren häufig räumlich verteilt, um eine möglichst gute Abdeckung des zu beobachtenden Prozesses zu ermöglichen. Sowohl der Prozess als auch die Sensormessungen unterliegen stochastischem Rauschen. Daher wird oftmals eine Zustandsschätzung, z. B. durch ein Kalmanfilter durchgeführt, welcher die Unsicherheiten aus dem Prozess- und Messmodel systematisch berücksichtigt. Die Kooperation der individuellen Sensorknoten erlaubt eine verbesserte Schätzung des Systemzustandes des beobachteten Prozesses. Durch die lokale Verarbeitung der Sensordaten direkt in den Sensorknoten können Sensornetzwerke flexibel und modular entworfen werden und skalieren auch bei steigender Anzahl der Einzelkomponenten gut. Zusätzlich werden Sensornetzwerke dadurch robuster, da die Funktionsfähigkeit des Systems nicht von einem einzigen zentralen Knoten abhängt, der alle Sensordaten sammelt und verarbeitet. Ein Nachteil der verteilten Schätzung ist jedoch die Entstehung von korrelierten Schätzfehlern durch die lokale Verarbeitung in den Filtern. Diese Korrelationen müssen systematisch berücksichtigt werden, um genau und zuverlässig den Systemzustand zu schätzen. Dabei muss oftmals ein Kompromiss zwischen Schätzgenauigkeit und den begrenzt verfügbaren Ressourcen wie Bandbreite, Speicher und Energie gefunden werden. Eine zusätzliche Herausforderung sind unterschiedliche Netzwerktopologien sowie die Heterogenität lokaler Informationen und Filter, welche das Nachvollziehen der individuellen Verarbeitungsschritte innerhalb der Sensorknoten und der korrelierten Schätzfehler erschweren. Diese Dissertation beschäftigt sich mit der Fusion von Zustandsschätzungen verteilter Sensorknoten. Speziell wird betrachtet, wie korrelierte Schätzfehler entweder vollständig oder teilweise gelernt werden können, um eine präzisere und weniger unsichere fusionierte Zustandsschätzung zu erhalten. Um Wissen über korrelierte Schätzfehler zu erhalten, werden in dieser Arbeit sowohl analytische als auch simulations-basierte Ansätze verfolgt. Eine analytische Berechnung der Korrelationen zwischen Zustandsschätzungen ist möglich, wenn alle Verarbeitungsschritte und Parameter der lokalen Filter bekannt sind. Dadurch kann z. B. ein zentraler Fusionsknoten die die Korrelation zwischen den Schätzfehlern rekonstruieren. Dieses zentralisierte Vorgehen ist jedoch oft sehr aufwendig und benötigt entweder eine hohe Kommunikationsrate oder Vorwissen über die lokale Verarbeitungsschritte und Filterparameter. Daher wurden in den letzten Jahren zunehmend dezentrale Methoden zur Rekonstruktion von Korrelationen zwischen Zustandsschätzungen erforscht. In dieser Arbeit werden Methoden zur dezentralen Nachverfolgung und Rekonstruktion von korrelierten Schätzfehlern diskutiert und weiterentwickelt. Dabei basiert der erste Ansatz auf der Verwendung deterministischer Samples und der zweite auf der Wurzelzerlegung korrelierter Rauschkovarianzen. Um die Verwendbarkeit dieser Methoden zu steigern, werden mehrere wichtige Erweiterungen erarbeitet. Zum Einen schätzen verteilte Sensorknoten häufig den Zustand desselben Systems. Jedoch unterscheiden sie sich in ihrer lokalen Berechnung, indem sie unterschiedliche Zustandsraummodelle nutzen. Ein Beitrag dieser Arbeit ist daher die Verallgemeinerung dezentraler Methoden zur Nachverfolgung in unterschiedlichen (heterogenen) Zustandsräumen gleicher oder geringerer Dimension, die durch lineare Transformationen entstehen. Des Weiteren ist die Rekonstruktion begrenzt auf Systeme mit einem einzigen zentralen Fusionsknoten. Allerdings stellt die Abhängigkeit des Sensornetzwerkes von einem solchen zentralen Knoten einen Schwachpunkt dar, der im Fehlerfall zum vollständigen Ausfall des Netzes führen kann. Zudem verfügen viele Sensornetzwerke über komplexe und variierende Netzwerktopologien ohne zentralen Fusionsknoten. Daher ist eine weitere wichtige Errungenschaft dieser Dissertation die Erweiterung der Methodik auf die Rekonstruktion korrelierter Schätzfehler unabhängig von der genutzten Netzwerkstruktur. Ein Nachteil der erarbeiteten Algorithmen sind die wachsenden Anforderungen an Speicherung, Verarbeitung und Kommunikation der zusätzlichen Informationen, welche für die vollständige Rekonstruktion notwendig sind. Um diesen Mehraufwand zu begrenzen, wird ein Ansatz zur teilweisen Rekonstruktion korrelierter Schätzfehler erarbeitet. Das resultierende partielle Wissen über korrelierte Schätzfehler benötigt eine konservative Abschätzung der Unsicherheit, um genaue und zuverlässige Zustandsschätzungen zu erhalten. Es gibt jedoch Fälle, in denen keine Rekonstruktion der Korrelationen möglich ist oder es eine Menge an möglichen Korrelationen gibt. Dies ist zum Einen der Fall, wenn mehrere Systemmodelle möglich sind. Dies führt dann zu einer Menge möglicher korrelierter Schätzfehler, beispielsweise wenn die Anzahl der lokalen Verarbeitungsschritte bis zur Fusion ungewiss ist. Auf der anderen Seite ist eine Rekonstruktion auch nicht möglich, wenn die Systemparameter nicht bekannt sind oder die Rekonstruktion aufgrund von begrenzter Rechenleistung nicht ausgeführt werden kann. In diesem Fall kann ein Simulationsansatz verwendet werden, um die Korrelationen zu schätzen. In dieser Arbeit werden Ansätze zur Schätzung von Korrelationen zwischen Schätzfehlern basierend auf der Simulation des gesamten Systems erarbeitet. Des Weiteren werden Ansätze zur vollständigen und teilweisen Rekonstruktion einer Menge korrelierter Schätzfehler für mehrere mögliche Systemkonfigurationen entwickelt. Diese Mengen an Korrelationen benötigen entsprechende Berücksichtigung bei der Fusion der Zustandsschätzungen. Daher werden mehrere Ansätze zur konservativen Fusion analysiert und angewendet. Zuletzt wird ein Verfahren basierend auf Gaußmischdichten weiterentwickelt, dass die direkte Verwendung von Mengen an Korrelationen ermöglicht. Die in dieser Dissertation erforschten Methoden bieten sowohl Nutzern als auch Herstellern von verteilten Schätzsystemen einen Baukasten an möglichen Lösungen zur systematischen Behandlung von korrelierten Schätzfehlern. Abhängig von der Art und den Umfang des Wissens über Korrelationen, der Kommunikationsbandbreite sowie der gewünschten Qualität der fusionierten Schätzung kann eine Methode passgenau aus den beschriebenen Methoden zusammengesetzt und angewendet werden. Die somit geschlossene Lücke in der Literatur eröffnet neue Möglichkeiten für verteilte Sensorsysteme in verschiedenen Anwendungsgebieten