[发明专利]基于信息一致性的分布式粒子滤波方法

摘要

本发明提供了一种非线性非高斯系统中基于信息一致性的传感器网络分布式粒子滤波方法。该方法在集中式粒子滤波的基础上，引入网络信度表示全局似然函数，通过一致性迭代执行局部信度的交互与融合，实现了节点间粒子样本及权值的一致性，估计精度逼近集中式方法。本发明方法以分布式的方式实现了全网一致性状态估计，在闪烁噪声等非线性非高斯环境中具有较为优越的估计性能。

主权项

基于信息一致性的分布式粒子滤波方法，其特征在于包括以下步骤：(1)基于标准信度的一致性迭代初始化$M_i^{\left(1\right)}\left(x_k\right)=p\left(Z_{i,k}\right|x_k);$(2)将节点间的信度传递嵌入到标准信度过程中对任意节点i，都有$M_i\left(x_{i,k}\right)=\underset{x_{j\≠i.k}}{\mathrm{\Σ}}f(x_{1,k},x_{2,k},...,x_{N_S,k})$则第l次迭代的信度为其中，节点j传递到节点i的信息为$m_{\mathrm{ji}}^{\left(l\right)}\left(x_{i,k}\right)\∝{\∫}_{x_{j,k}}\mathrm{\δ}(x_{i,k}-x_{j,k})\frac{M_j^{(l-1)}\left(x_{j,k}\right)}{m_{\mathrm{ij}}^{(l-1)}\left(x_{j,k}\right)}{\mathrm{dx}}_{j,k}$$m_{\mathrm{ji}}^{\left(l\right)}\left(x_{i,k}\right)=\frac{m_j^{(l-1)}\left(x_{i,k}\right)}{m_{\mathrm{ij}}^{(l-1)}\left(x_{i,k}\right)};$(3)基于信度传递的一致性迭代上式表征了IC‑DPF的信息一致性迭代过程。