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基于CKF的分布式滤波算法及其在目标跟踪中的应用  
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【英文篇名】 Distributed algorithm-based CKF and its applications to target tracking
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【作者】 丁家琳; 肖建; 张勇;
【英文作者】 DING Jia-lin; XIAO Jian; ZHANG Yong; School of Electrical Engineering; Southwest Jiaotong University; Electric Power Dispatching Control Center; Chengdu Electric Power Bureau;
【作者单位】 西南交通大学电气工程学院; 成都电业局电力调控中心;
【文献出处】 控制与决策 , Control and Decision, 编辑部邮箱 2015年 02期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 分布式估计; 容积卡尔曼滤波; 平均一致性; 目标跟踪;
【英文关键词】 distributed estimation; cubature Kalman filter; average-consensus; target tracking;
【摘要】 针对已有基于Sigma点信息滤波的分布式滤波算法,其性能易受参数影响而导致应用范围受限的问题,以容积卡尔曼滤波(CKF)为基础,利用信息滤波和平均一致性理论提出一种分布式CKF算法.该算法在保持分布式滤波优良特性(即可扩展性和对节点故障强鲁棒性)的同时,兼具CKF的高滤波精度和强稳定性.仿真结果表明了所提出算法的有效性,与分布式Unscented卡尔曼滤波(UKF)算法相比,该算法显著提高了目标跟踪的精度和稳定性.
【英文摘要】 For the problem that the performance of distributed filter based on Sigma point information filtering is affected by the parameters, which limits its scope of application, a distributed CKF based on cubature Kalman filter(CKF) is derived by using the information filter framework and the average-consensus theory. This algorithm not only keeps advantages of the distributed filtering, such as the scalability and the robustness to sensor failures, but also has the high accuracy and strong stability of CKF. The ...
【基金】 国家自然科学基金项目(51177137);国家自然科学基金重点项目(61134001)
【更新日期】 2015-02-05
【分类号】 TP212.9
【正文快照】 0引言随着大规模传感器网络在目标跟踪、监控和机器人导航中的广泛应用,分布式估计受到了越来越多的关注.与传统的集中式估计方法不同,分布式估计需要的通信量较少,且能够并行处理;集中式估计要求所有的传感器节点将其观测信息发送到一个中央单元再进行集中处理,这必然导致较高

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