基于CKF 的分布式滤波算法及其在目标跟踪中的应用

针对已有基于Sigma 点信息滤波的分布式滤波算法, 其性能易受参数影响而导致应用范围受限的问题, 以容积卡尔曼滤波(CKF) 为基础, 利用信息滤波和平均一致性理论提出一种分布式CKF 算法. 该算法在保持分布式滤波优良特性(即可扩展性和对节点故障强鲁棒性) 的同时, 兼具CKF 的高滤波精度和强稳定性. 仿真结果表明了所提出算法的有效性, 与分布式Unscented 卡尔曼滤波(UKF) 算法相比, 该算法显著提高了目标跟踪的精度和稳定性.