作者：汤文俊,张国良,曾静,孙一杰,吴晋 单位：中国自动化学会;中国科学院自动化所 出版：《自动化学报》2014年第11期 页数：9页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFMOTO2014110120 DOC编号：DOCMOTO2014110129 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 分布式无迹信息滤波(Distributed unscented information filter，DUIF)算法是一种有效的非线性分布式状态估计多源信息融合方法，然而当将该算法应用于稀疏无线传感器网络(Wireless sensor networks，WSN)时，稀疏WSN中存在的无效节点会引起使滤波趋于发散的平均一致误差.针对该问题，本文提出一种改进DUIF算法.该算法不改变DUIF算法的级联结构，而是将其底层和上层滤波器分别改进为局部无迹信息滤波器(Local unscented information filter，LUIF)和加权平均一致性滤波器.LUIF对每个节点的局部多源观测信息进行局部融合，得到局部的后验估计信息向量和矩阵，进而将它们作为加权平均一致性滤波器的输入，最终得到不包含平均一致误差的分布式后验估计结果.其中，加权平均一致性滤波器是通过对由LUIF输出的局部后验估计信息向量和矩阵分别进行平均一致性滤波而得以在改进DUIF算法框架下实现的.同时，在此过程中，相邻节点之间的状态估计互相关信息也被引入改进DUIF算法的输出结果中，进一步.....。

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