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

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

MINIMAX FILTERING IN WIRELESS SENSOR AND ACTOR NETWORKS

In this paper to handle the mobility of actors a hybrid strategy that includes location updating and location prediction is used.The usage of Kalman Filtering in location prediction high power and energy consumptions. To avoid the drawbacks of Kalman Filtering in location prediction, we make use of Minimax filtering (also Known as H∞ filtering). Minimax Filter has been used in WSANs by minimizing the estimation error and maximizing the worst case adversary noise. Minimax filtering will also minimize power and energy consumptions

Linear Estimation in Interconnected Sensor Systems with Information Constraints

A ubiquitous challenge in many technical applications is to estimate an unknown state by means of data that stems from several, often heterogeneous sensor sources. In this book, information is interpreted stochastically, and techniques for the distributed processing of data are derived that minimize the error of estimates about the unknown state. Methods for the reconstruction of dependencies are proposed and novel approaches for the distributed processing of noisy data are developed

Linear Estimation in Interconnected Sensor Systems with Information Constraints

A ubiquitous challenge in many technical applications is to estimate an unknown state by means of data that stems from several, often heterogeneous sensor sources. In this book, information is interpreted stochastically, and techniques for the distributed processing of data are derived that minimize the error of estimates about the unknown state. Methods for the reconstruction of dependencies are proposed and novel approaches for the distributed processing of noisy data are developed

An Overview of Recent Progress in the Study of Distributed Multi-agent Coordination

This article reviews some main results and progress in distributed multi-agent coordination, focusing on papers published in major control systems and robotics journals since 2006. Distributed coordination of multiple vehicles, including unmanned aerial vehicles, unmanned ground vehicles and unmanned underwater vehicles, has been a very active research subject studied extensively by the systems and control community. The recent results in this area are categorized into several directions, such as consensus, formation control, optimization, task assignment, and estimation. After the review, a short discussion section is included to summarize the existing research and to propose several promising research directions along with some open problems that are deemed important for further investigations

On the genericity properties in networked estimation: Topology design and sensor placement

In this paper, we consider networked estimation of linear, discrete-time dynamical systems monitored by a network of agents. In order to minimize the power requirement at the (possibly, battery-operated) agents, we require that the agents can exchange information with their neighbors only \emph{once per dynamical system time-step}; in contrast to consensus-based estimation where the agents exchange information until they reach a consensus. It can be verified that with this restriction on information exchange, measurement fusion alone results in an unbounded estimation error at every such agent that does not have an observable set of measurements in its neighborhood. To over come this challenge, state-estimate fusion has been proposed to recover the system observability. However, we show that adding state-estimate fusion may not recover observability when the system matrix is structured-rank ($S$-rank) deficient. In this context, we characterize the state-estimate fusion and measurement fusion under both full $S$-rank and $S$-rank deficient system matrices.Comment: submitted for IEEE journal publicatio