容积卡尔曼一致滤波

发布时间：2017-11-07 19:23

  本文关键词：容积卡尔曼一致滤波

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【摘要】：针对卡尔曼一致滤波的应用受限于被估计系统需满足线性条件的问题,通过容积卡尔曼滤波(CKF)和一致性策略的动态结合,提出一种容积卡尔曼一致滤波(CKCF)算法。算法采用分布式融合机制,传感器节点采集可通信相邻节点的信息,并作为自身节点的量测信息应用于CKF,获取局部状态估计值。在此基础上,利用一致性策略实现对整个量测系统中传感器节点局部估计值的优化,进而通过增强传感器节点估计值一致性实现目标状态估计精度的提升。相对于标准卡尔曼一致滤波,本文算法将一致性策略推广到非线性系统估计领域。理论分析与仿真实验验证了算法的可行性与有效性。
【作者单位】： 河南大学图像处理与模式识别研究所;
【基金】：国家自然科学基金(61300214) 中国博士后基金(2014M551999) 河南省高校科技创新团队支持计划(13IRTSTHN021) 河南大学教学改革项目(2015) 河南省青年骨干教师资助计划(2013GGJS-026)资助项目
【分类号】：TN713
【正文快照】： 1引言信息融合是一种多层次、多方面的处理过程,包括对多源数据进行检测、相关、组合和估计,从而提高状态和身份估计的精度[1]。从系统的角度,信息融合结构可分为集中式、分布式和分散式3种基本类型。其中,分布式融合机制相比其它两种融合机制,在网络通讯能量消耗、计算复杂度

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本文编号：1153784