基于逆协方差交叉的分布式不变无迹卡尔曼滤波器（DIUKF-ICI）——针对 intermittent measurements
系统与控制
2024-09-27 v1 系统与控制
摘要
本文研究了在矩阵李群上进行的分布式状态估计（DSE）问题，这对于系统状态演化于李群而非向量空间的应用至关重要。我们提出了一种基于扩散的分布式不变无迹卡尔曼滤波器（DIUKF-ICI），用于解决3D环境中的目标跟踪。与现有局限于向量空间的分布式无迹卡尔曼滤波器不同，我们的方法将分布式无迹卡尔曼滤波框架扩展到李群，使局部估计能够在李群上与邻近智能体的中间信息相融合。为处理跨局部估计的未知相关性，我们首次将逆协方差交叉（ICI）融合策略扩展到矩阵李群，并将其集成到扩散算法中。我们证明了所提方法的估计误差是有界的。此外，该算法完全分布式、对 intermittent measurements鲁棒，并且适应于时变通信拓扑结构。通过大量蒙特卡罗仿真验证了所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2409.17997,
title = {Distributed Invariant Unscented Kalman Filter based on Inverse Covariance Intersection with Intermittent Measurements},
author = {Zhian Ruan and Yizhi Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.17997},
year = {2024}
}