分布式融合Cubature Kalman滤波器在非线性系统中的应用研究

资源摘要信息:"本文主要探讨了针对非线性系统的分布式融合卡方滤波器。在现代信息技术领域，特别是在信号处理、机器学习、自动控制等多个分支中，对非线性系统状态估计的研究一直是热门话题。非线性滤波技术是解决非线性系统状态估计问题的关键技术之一。它能够处理系统动态和观测模型中的非线性特征，从而在各种复杂环境中提供准确的状态估计。在众多非线性滤波器中，卡尔曼滤波器因其理论成熟度和应用广泛性而被广泛研究和应用。然而，传统卡尔曼滤波器在处理强非线性问题时往往会遇到困难，因此，研究者们提出了多种改进和扩展的滤波器，以应对更复杂的情况。其中，Cubature卡尔曼滤波器（Cubature Kalman Filter，CKF）是一种有效的改进形式，通过引入数值积分方法，能够在一定程度上克服传统卡尔曼滤波器的线性化假设。" "分布式融合卡方滤波器（Distributed Fusion Cubature Kalman Filters）则是将CKF与分布式计算相结合的一种技术，它能够使得多个传感器或处理节点的局部估计信息能够有效地在系统中进行融合，以实现全局最优的状态估计。这种技术特别适用于大规模、分布式的监控系统和网络控制系统，例如多传感器数据融合、智能交通系统、无人机群控制等领域。分布式融合卡方滤波器能够在保证计算效率的同时，提升整个系统的估计精度和鲁棒性。" "本篇文章将详细介绍分布式融合卡方滤波器在非线性系统中的应用，并对相关的理论基础、算法流程和实际应用案例进行深入研究。通过对算法细节的解析，本文旨在为相关领域的研究人员和工程师提供一个关于非线性状态估计问题的实用解决方案，并为卡方滤波器在非线性系统中的应用拓展新的视角。"