10、分布式融合估计与异步多速率多传感器系统状态估计

分布式融合估计与异步多速率多传感器系统状态估计

1. 分布式加权卡尔曼滤波器融合算法

在处理具有网络延迟、随机不确定性和相关噪声的多传感器不确定系统（MUNSs）时，分布式加权卡尔曼滤波器融合（DWKFF）算法是一种有效的解决方案。特别是在考虑有限长度缓冲区的情况下，该算法能更好地应对测量延迟或丢失的问题。

1.1 DWKFF算法步骤

• 步骤1：初始化
  • $\hat{x} {i {0|0,k}} = x_0$
  • $P_{i_{0|0,k}} = P_0$
  • $P_{ij_{0|0,k}} = P_0$
• 步骤2：缓冲区处理
  • (a) 从 $\hat{x} {i {\kappa_i - 1|\kappa_i - 1,k}}$ 和 $P_{i_{\kappa_i - 1|\kappa_i - 1,k}}$ 开始，分别按照公式 (6.24) 和 (6.27) 迭代 $k - \kappa_i + 1$ 次，计算 $\hat{x} {i {k|k,k}}$ 和 $P_{i_{k|k,k}}$。
  • (b) 从 $P_{ij_{\kappa_i - 1|\kappa_i - 1,k}}$ 开始，按照公式 (6.42) 迭代 $k - \kappa_i + 1$ 次，计算 $P_