本文關鍵詞：容積卡爾曼一致濾波

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【摘要】：針對卡爾曼一致濾波的應用受限于被估計系統(tǒng)需滿足線性條件的問題,通過容積卡爾曼濾波(CKF)和一致性策略的動態(tài)結合,提出一種容積卡爾曼一致濾波(CKCF)算法。算法采用分布式融合機制,傳感器節(jié)點采集可通信相鄰節(jié)點的信息,并作為自身節(jié)點的量測信息應用于CKF,獲取局部狀態(tài)估計值。在此基礎上,利用一致性策略實現對整個量測系統(tǒng)中傳感器節(jié)點局部估計值的優(yōu)化,進而通過增強傳感器節(jié)點估計值一致性實現目標狀態(tài)估計精度的提升。相對于標準卡爾曼一致濾波,本文算法將一致性策略推廣到非線性系統(tǒng)估計領域。理論分析與仿真實驗驗證了算法的可行性與有效性。
【作者單位】： 河南大學圖像處理與模式識別研究所;
【基金】：國家自然科學基金(61300214) 中國博士后基金(2014M551999) 河南省高�？萍紕�(chuàng)新團隊支持計劃(13IRTSTHN021) 河南大學教學改革項目(2015) 河南省青年骨干教師資助計劃(2013GGJS-026)資助項目
【分類號】：TN713
【正文快照】： 1引言信息融合是一種多層次、多方面的處理過程,包括對多源數據進行檢測、相關、組合和估計,從而提高狀態(tài)和身份估計的精度[1]。從系統(tǒng)的角度,信息融合結構可分為集中式、分布式和分散式3種基本類型。其中,分布式融合機制相比其它兩種融合機制,在網絡通訊能量消耗、計算復雜度

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