作者：陈小龙,马磊,张文旭 单位：四川省计算机学会;中国科学院成都分院 出版：《计算机应用》2015年第07期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJY2015070060 DOC编号：DOCJSJY2015070069 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对一个无融合中心传感器网络中的状态估计问题，提出一种基于量化信息的分布式卡尔曼滤波(QDKF)算法。首先，在分布式卡尔曼滤波(DKF)中，以节点状态估计精度为加权准则，动态选取加权矩阵，使得全局估计误差的协方差最小；然后，进一步考虑了网络带宽受限制的情况，在DKF算法中加入均匀量化器，节点之间通信使用量化后的信息，以减少网络通信的带宽需求。QDKF算法仿真采用了8 bit的均匀量化器，与Metropolis加权法和最大度加权法相比，动态加权法的状态估计均方根误差分别降低了25%和27.33%。实验结果表明，采用动态加权法的QDKF算法能提高系统的状态估计精度，减少带宽需求，适用于网络通信受限制的应用场合。

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