分布式信息融合：不确定度量化与自适应抑噪的一致性卡尔曼滤波

"一致性卡尔曼滤波算法及其应用研究.pdf" 本文深入探讨了一致性卡尔曼滤波算法在传感器网络中的应用及其改进策略。卡尔曼滤波作为一种经典的估计理论，广泛应用于许多领域，尤其是在传感器网络中，它能有效地融合来自各个节点的局部信息，以提供全局最优的估计。然而，传统卡尔曼滤波算法在面临传感器节点不确定性、模型不准确或噪声变化等问题时，其性能可能会下降。 一致性卡尔曼滤波算法解决了这一问题，它摒弃了集中式融合中心，通过节点间的数据交换实现分布式信息融合，确保所有节点获得的一致性和高精度估计。这种算法的特点包括快速收敛、优良的估计性能以及低通信需求，增强了传感器网络在复杂环境下的适应性和鲁棒性。 论文首先介绍了传感器网络的建模技术和复杂网络基础知识，接着详细阐述了一致性卡尔曼滤波的基本原理和算法，通过数值仿真验证了其有效性。然后，针对传感器网络中节点间局部估计值不确定度不一致的情况，提出了不确定度量化加权的一致性卡尔曼滤波算法。该算法利用节点度数来量化邻接节点的状态估计不确定度，并将其作为加权系数纳入算法，实验证明此算法能在各种网络拓扑结构中保持良好的估计性能。 面对模型不准确或噪声时变的问题，论文提出了一种自适应抑噪的一致性卡尔曼滤波算法。算法动态调整观测噪声协方差矩阵，引入最佳遗忘因子以重视当前观测数据，从而改善了在时变噪声环境下的估计性能。通过动态目标跟踪实验，证明了该算法在抑制噪声方面的优越性。 最后，将自适应抑噪的一致性卡尔曼滤波算法应用于多智能体系统的蜂拥控制，假设智能体仅能通过状态估计获取领导者的位置和速度信息。这展示了该算法在复杂多智能体系统协调控制中的潜力。 这篇硕士学位论文深入研究了一致性卡尔曼滤波算法在处理传感器网络中不确定性问题上的优化方法，为分布式信息融合提供了新的解决方案，同时展示了这些算法在实际应用中的高效性和可靠性。