CAJ | 학술논문

无线传感器网络环境下处理分布式状态估计问题,由于网络中的带宽限制,减少通信成本是非常重要的一个环节,需要将观测值量化后再传送.针对非线性系统的状态滤波问题,本文提出了一种基于量化观测的粒子滤波状态估计算法,并阐述了基于量化观测的状态估计过程.文中分别采用基于均匀量化(UQDPF)和非均匀量化(NUQDPF)观测的分布式粒子滤波算法进行状态估计,通过被动跟踪仿真实例,利用均方根误差(RMSE)比较了误差性能,并且比较了在不同量化级数下的非均匀量化算法的跟踪误差,仿真结果表明,基于非均匀量化观测的粒子滤波器具有更高的跟踪精度,是一种有效的非线性滤波算法.
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