一种分布式非线性卡尔曼滤波方法技术

本发明专利技术本发明专利技术属于信号处理领域，具体为一种分布式非线性卡尔曼滤波方法，用后验分布函数来描述目标的真实状态，并用一个指数族分布的函数来近似该后验分布函数；首先，本发明专利技术通过优化每个节点中间后验分布近似函数与真实后验分布函数之间的后向KL散度以获取中间状态估计；然后，通过优化每个节点的最终后验分布近似函数与其邻居节点的中间后验分布近似函数之间前向KL散度的凸组合来计算每个节点的最终状态估计结果。本发明专利技术收敛速度快，并且采用多个节点同时工作的方式，能有效节约计算成本，大大提高计算效率，被广泛应用于涉及分布式无限传感器和非线性动力系统的定位，目标跟踪等领域中。

A distributed nonlinear Kalman filter method

The invention belongs to the field of signal processing, in particular to a distributed nonlinear Kalman filter method, which uses a posterior distribution function to describe the real state of the target, and uses an exponential family distribution function to approximate the posterior distribution function. First, the invention optimizes the posterior KL divergence between the posterior distribution approximation function in the middle of each node and the real posterior distribution function Then, the final state estimation of each node is calculated by optimizing the convex combination of forward KL divergence between the final posterior distribution approximation function of each node and the intermediate posterior distribution approximation function of its neighbor nodes. The invention has the advantages of fast convergence speed and multiple nodes working at the same time, which can effectively save calculation cost and greatly improve calculation efficiency, and is widely used in the fields of positioning, target tracking and the like involving distributed infinite sensors and nonlinear dynamic systems.

【技术实现步骤摘要】
一种分布式非线性卡尔曼滤波方法
本专利技术属于信号处理领域，涉及信号处理领域的目标跟踪问题，尤其涉及到分布式无线传感器网络上目标跟踪问题，具体为一种分布式非线性卡尔曼滤波方法。
技术介绍
由于卡尔曼滤波非常适用于实时信号处理和大型状态空间模型，自问世以来，在通信系统、电力系统、航空航天、环境污染控制、工业控制、雷达信号处理等领域都有着广泛的应用，取得了许多成果。近年来，随着序列和流数据的爆炸式增长，卡尔曼滤波器在机器学习中也有着广泛应用。卡尔曼滤波是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。然而，典型的卡尔曼滤波只适用于线性信号模型，而实际生活中，往往遇到更多的是非线性环境。目前，对一般的非线性滤波问题的研究相当活跃，常用的非线性滤波有扩展卡尔曼滤波(EKF)、不敏卡尔曼滤波(UKF)等；然而，这些算法都对非线性的卡尔曼做了线性近似处理，再利用线性卡尔曼滤波系统的方法进行处理。常用的集中式计算需要耗费大量时间和资源，而分布式方法将问题分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理，这样可以节约计本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种分布式非线性卡尔曼滤波方法，包括以下步骤：/n步骤1.针对节点k，根据其t-1时刻的后验分布函数

【技术特征摘要】
1.一种分布式非线性卡尔曼滤波方法，包括以下步骤：
步骤1.针对节点k，根据其t-1时刻的后验分布函数与状态转移方程计算t时刻的先验分布函数
步骤2.设定t时刻的采样的建议分布函数根据建议分布函数进行采样，使得每个粒子都独立同分布于建议分布：



其中，S为输入采样粒子数，表示节点k在t时刻采样的第s个粒子的状态向量；
步骤3：根据下式计算节点k的粒子权重，并进行归一化处理：






其中，表示节点k在t时刻第s个采样粒子的权重，Wk,t表示节点k在t时刻所有采样粒子的权重之和，yl,t表示节点k的邻居节点l在t时刻的观测值；表示邻居...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏威，任媛媛，孙美秋，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51