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(yīng)用受限于被估計(jì)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(jié)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(jī)制,傳感器節(jié)點(diǎn)采集可通信相鄰節(jié)點(diǎn)的信息,并作為自身節(jié)點(diǎn)的量測信息應(yīng)用于CKF,獲取局部狀態(tài)估計(jì)值。在此基礎(chǔ)上,利用一致性策略實(shí)現(xiàn)對整個(gè)量測系統(tǒng)中傳感器節(jié)點(diǎn)局部估計(jì)值的優(yōu)化,進(jìn)而通過增強(qiáng)傳感器節(jié)點(diǎn)估計(jì)值一致性實(shí)現(xiàn)目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)精度的提升。相對于標(biāo)準(zhǔn)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(jì)領(lǐng)域。理論分析與仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的可行性與有效性。
【作者單位】: 河南大學(xué)圖像處理與模式識別研究所;
【基金】:國家自然科學(xué)基金(61300214) 中國博士后基金(2014M551999) 河南省高?萍紕(chuàng)新團(tuán)隊(duì)支持計(jì)劃(13IRTSTHN021) 河南大學(xué)教學(xué)改革項(xiàng)目(2015) 河南省青年骨干教師資助計(jì)劃(2013GGJS-026)資助項(xiàng)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(shù)據(jù)進(jìn)行檢測、相關(guān)、組合和估計(jì),從而提高狀態(tài)和身份估計(jì)的精度[1]。從系統(tǒng)的角度,信息融合結(jié)構(gòu)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(jī)制相比其它兩種融合機(jī)制,在網(wǎng)絡(luò)通訊能量消耗、計(jì)算復(fù)雜度
【相似文獻(xiàn)】
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,本文編號:1153784
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