未知相关性下四元数空间中三维运动目标的分布式估计
系统与控制
2024-05-10 v1 系统与控制
摘要
对于传感器网络中的分布式估计，估计器的一致性与准确性极大程度上受限于各个局部估计之间的未知相关性。不一致或过于保守的估计可能会降低估计性能，甚至导致估计器发散。基于逆协方差交叉（ICI）的协同估计方法能够利用传感器网络提供目标的一致且紧致的估计。本文不同于大多数仅考虑向量空间中二维（2-D）目标状态估计的现有基于 ICI 的估计器，我们通过将 ICI 算法扩展至增广四元数空间，在三维环境中解决此问题。此外，所提出的算法是完全分布式的，因为每个智能体仅使用来自自身及其通信邻居的局部信息，且对时变通信拓扑具有鲁棒性。为评估性能，我们在相机网络中测试了所提出的算法以跟踪目标的位姿。进行了大量的 Monte Carlo 仿真以验证我们方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2405.05848,
title = {Distributed Estimation for a 3-D Moving Target in Quaternion Space with Unknown Correlation},
author = {Yizhi Zhou and Xufan Liu and Xuan Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.05848},
year = {2024}
}