【摘 要】
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针对非线性非高斯的分布式多传感器状态估计问题,提出了一种基于无迹卡尔曼滤波与粒子滤波相结合的融合跟踪算法。通过对量测方程的非线性分析,利用改进的粒子滤波算法(UPF)
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针对非线性非高斯的分布式多传感器状态估计问题,提出了一种基于无迹卡尔曼滤波与粒子滤波相结合的融合跟踪算法。通过对量测方程的非线性分析,利用改进的粒子滤波算法(UPF)计算局部传感器的状态估计值,再应用分布式加权融合准则得到全局状态估值.
In order to solve the problem of non-linear and non-Gaussian distributed multi-sensor state estimation, a fusion tracking algorithm based on unscented Kalman filter and particle filter is proposed. Through the nonlinear analysis of the measurement equation, the state estimation of the local sensor is calculated by the improved particle filter (UPF), and the global weighted state estimation is obtained by using the distributed weighted fusion criterion.
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