【摘 要】
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针对一个无融合中心多智能体系统中的状态估计问题,提出了一种基于动态加权的量化分布式卡尔曼滤波算法(QDKF)。首先,以全局的估计误差协方差矩阵最小为优化目标,根据邻居节
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针对一个无融合中心多智能体系统中的状态估计问题,提出了一种基于动态加权的量化分布式卡尔曼滤波算法(QDKF)。首先,以全局的估计误差协方差矩阵最小为优化目标,根据邻居节点的状态估计精度对邻居信息的重要性进行加权,动态选取一致性加权矩阵,对目标状态进行分布式卡尔曼滤波；在此基础上,进一步考虑了网络带宽受限制的情况,加入均匀量化算法,节点之间通讯信息经过量化再共享,以减少网络通信的带宽需求,给出并证明了加入均匀量化误差之后,新系统噪声和增广观测噪声的表达式。采用8-bit的均匀量化器对所提出的基于动态加权的QDKF算法进行仿真,以状态估计的均方根误差为评价标准,与Metropolis加权法和最大度加权法相比,动态加权法的估计误差分别降低了25%和27.33%。结果表明QDKF算法能提高系统的状态估计精度,减少带宽需求,适用于网络通讯受限制的应用场合。
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