基于粒子滤波的多传感器分布式融合跟踪算法

摘要

分布式多传感器网络中一个最重要的问题是如何融合局部传感器的"信息"产生更加精确的估计.本文主要考虑了针对非线性非高斯的动态系统的基于粒子滤波的多传感器分布式融合算法,并应用于目标跟踪.分别提出了基于高斯的分布式融合算法,以及基于混合高斯的分布式融合算法.数值例子表明在均方误差平方根(RMSE)准则下,跟踪精度从优到次分别是基于混合高斯的分布式融合算法、基于高斯的分布式融合算法、基于观测数据的中心式融合算法;且这三种基于多传感器目标跟踪的算法均优于单传感器目标跟踪的算法.