改进的分布式CKF算法：提升目标跟踪精度与稳定性

本文主要探讨了基于容积卡尔曼滤波(CKF)的分布式滤波算法在目标跟踪领域的应用。针对已有的基于Sigma点信息滤波的分布式滤波方法存在的问题——滤波性能容易受到参数选择的影响，从而限制了其实际应用范围，作者提出了一个融合信息滤波和平均一致性理论的新方法。分布式CKF算法旨在保持分布式滤波的优势，如可扩展性和对节点故障的强鲁棒性，同时引入了CKF的高精度和稳定性特点。 容积卡尔曼滤波（CKF）是一种数值稳定且精度高的滤波技术，特别适合处理非线性系统和高维状态估计问题。通过使用 CKF 的立方形式来近似高维分布，算法能够更好地处理目标跟踪中的非线性动态模型和测量模型，这使得在分布式环境中，每个节点能够独立进行滤波计算，而无需共享所有数据，保证了数据隐私和计算效率。 分布式滤波的核心在于利用多节点之间的信息交互，通过局部数据处理和通信协作实现全局估计的优化。信息滤波理论在此基础上强调了信息的传递和融合，使得每个节点能够在接收到邻居节点的信息后更新自身的估计，达到全局最优的状态。平均一致性则是确保节点间的估计趋于一致，避免因噪声或模型不确定性导致的收敛问题。 文章对比了新提出的分布式CKF算法与传统的分布式 Unscented 卡尔曼滤波 (UKF) 算法。实验结果显示，新算法在目标跟踪的精度和稳定性上有了显著提升。这意味着，尽管分布式CKF算法可能需要更多的计算资源，但其在复杂环境下更优的性能使得它在实际应用中具有更大的价值，特别是在需要高精度和鲁棒性的场景，如无人机、自动驾驶或者物联网等系统中的目标跟踪任务。 本文的研究为解决分布式滤波中的参数敏感性问题提供了一种有效的解决方案，并为提高分布式目标跟踪系统的性能和可靠性提供了新的思路和技术支持。对于从事分布式系统、非线性滤波和目标跟踪研究的工程师们，理解和掌握这种基于CKF的分布式滤波算法是十分有价值的。