基于CI算法的分布式时滞航迹多传感器融合估计优化

本文主要探讨了在分布式系统中，针对存在随机延迟的多传感器时滞航迹跟踪问题的解决方法。在现代网络环境下，传感器节点向处理中心传输局部估计时，由于网络延迟可能导致航迹数据无序，这对实时性和精度提出了挑战。为了应对这个问题，作者提出了一种基于CI算法（Consensus Information Filter）的分布式融合估计策略。 CI算法是一种优化的分布式估计算法，它能够在不依赖于全局信息的情况下，通过本地交互信息来更新每个节点的估计。当处理中心未能及时接收到最新的局部估计时，该算法允许节点使用先前接收到的最新估计进行预测，以此减小延迟对整体性能的影响。这种方法避免了传统Kalman滤波方法中需要计算互协方差矩阵的复杂运算，显著降低了计算负担，提高了系统的实时性。 CI算法的优势在于它的收敛性和鲁棒性，即使在网络条件不佳或者存在通信故障时，也能保持系统的稳定运行，并且能够逐步逼近全局最优解。通过这种方法，多传感器的信息融合更为高效，能够有效改善局部估计的精度，从而提高整个系统的跟踪性能。 论文通过仿真示例来验证了这种基于CI算法的分布式融合估计策略的有效性。实验结果显示，与传统的融合方法相比，该算法在处理时滞航迹问题上表现出更好的性能，尤其是在延迟严重的环境中，其优越性更为明显。因此，这项工作对于提升分布式系统中多传感器实时跟踪的准确性具有重要的理论价值和实际应用前景，特别是在无人机、自动驾驶等领域，对于提高导航和目标定位的精确度具有重要意义。