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有限時(shí)間一致無(wú)跡Kalman濾波器

發(fā)布時(shí)間:2022-01-23 03:30
  本文研究多個(gè)傳感器測(cè)量非線性系統(tǒng)時(shí)的分布式無(wú)跡Kalman濾波器(Unscented Kalman filter, UKF)的設(shè)計(jì)問題.借助離散多智能體系統(tǒng)有限時(shí)間平均一致算法的思想,針對(duì)無(wú)向通信和有向通信網(wǎng)絡(luò)分別設(shè)計(jì)了兩種不同的濾波算法.對(duì)于無(wú)向連通的通信拓?fù)?利用節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)的一致性算法的迭代值構(gòu)造差向量,由該差向量構(gòu)成的Hankel矩陣的核來得到分布式無(wú)跡Kalman濾波器,并通過利用誤差協(xié)方差矩陣的逆來構(gòu)造Lyapunov函數(shù),基于隨機(jī)穩(wěn)定性引理證明了該有限時(shí)間一致無(wú)跡Kalman濾波器的穩(wěn)定性.對(duì)于有向強(qiáng)連通的通信拓?fù)?結(jié)合比率一致和Hankal矩陣的核來設(shè)計(jì)分布式無(wú)跡Kalman濾波器,該濾波器的穩(wěn)定性與無(wú)向通信拓?fù)涞臑V波器相同.最后,通過仿真例子來驗(yàn)證所提濾波器的跟蹤效果. 

【文章來源】:自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2020,46(07)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】:10 頁(yè)


本文編號(hào):3603508

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