【雷达】【传感器】【轨迹估计】基于联邦卡尔曼滤波Federated、集中式滤波、分布式卡尔曼滤波Decentralized Kalman filter研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、引言

在航空交通管制、自动驾驶环境感知、军事目标追踪等领域，单一雷达传感器受探测范围、测量精度、抗干扰能力等限制，难以满足复杂场景下高精度、高可靠的轨迹估计需求。多雷达传感器组网通过空间分布的多个雷达协同采集目标观测数据，结合滤波算法融合多源信息，可显著提升轨迹估计的精度与鲁棒性。

集中式卡尔曼滤波（Centralized Kalman Filter, CKF）通过中心节点汇聚所有雷达原始观测数据，实现全局最优估计，但存在数据传输量大、中心节点算力压力大、单点故障风险高等问题；分布式卡尔曼滤波（Decentralized Kalman Filter, DKF）让各雷达节点自主计算局部估计值，再通过节点间有限交互完成全局融合，虽降低了中心依赖，但存在融合精度损失、一致性维护难度大等挑战；联邦卡尔曼滤波（Federated Kalman Filter, FKF）作为介于两者之间的折中方案，通过 “子滤波器局部估计 - 主滤波器联邦融合” 的架构，平衡了估计精度、计算效率与系统鲁棒性。

本文围绕多雷达传感器轨迹估计场景，深入剖析三种卡尔曼滤波方法的原理、实现流程与性能特性，结合仿真实验对比其在不同噪声水平、雷达数量、通信带宽下的轨迹估计效果，为多雷达轨迹估计系统的架构选型与算法优化提供支撑。

二、核心理论基础与方法原理

四、结论与展望

本文针对多雷达传感器轨迹估计问题，系统研究了集中式、分布式与联邦卡尔曼滤波方法的原理、实现流程与性能特性，通过仿真实验对比了三种方法在精度、计算效率、通信负荷与鲁棒性方面的差异，得出以下结论：

1. 集中式滤波（CKF）理论上可获得全局最优估计精度，但计算复杂度与通信负荷随雷达数量急剧增加，鲁棒性差，适用于小规模、高带宽场景；

1. 分布式滤波（DKF）去中心化程度高，鲁棒性优于 CKF，但需多轮迭代收敛，实时性差，适用于无中心、高容错需求场景；

1. 联邦滤波（FKF）通过 “主 - 子滤波器” 架构与信息守恒原则，平衡了精度（接近 CKF）、计算效率（优于 DKF）与鲁棒性（最优），是中等规模多雷达轨迹估计的优选方案。

未来研究方向可聚焦以下三点：

1. 非线性滤波改进：当前三种方法均基于 EKF 处理雷达观测非线性，可引入无迹卡尔曼滤波（UKF）或粒子滤波（PF），提升非线性场景下的估计精度；

1. 动态拓扑适配：针对 DKF 与 FKF 在雷达节点动态加入 / 退出时的性能波动，研究基于图论的动态拓扑一致性算法与自适应信息分配策略；

1. 多源传感器融合：扩展雷达与视觉、激光雷达（LiDAR）等传感器的融合，利用联邦滤波架构整合多模态观测信息，进一步提升复杂环境下的轨迹估计可靠性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 杨旭升.基于无线多传感器融合估计的目标跟踪算法研究[D].浙江工业大学[2025-11-17].DOI:CNKI:CDMD:1.1017.253327.

[2] 薛锋,刘忠,曲毅.无线传感器网络中的分布式目标被动跟踪算法[J].系统仿真学报, 2007, 19(15):4.DOI:10.3969/j.issn.1004-731X.2007.15.033.

[3] 丁伟.基于分散式增广信息滤波的多艇协同导航[D].哈尔滨工程大学,2014.

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