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文檔簡介
1、針對一個無融合中心多智能體系統(tǒng)中的狀態(tài)估計問題，提出了一種基于動態(tài)加權(quán)的量化分布式卡爾曼濾波算法(QDKF)。
首先，以全局的估計誤差協(xié)方差矩陣最小為優(yōu)化目標，根據(jù)鄰居節(jié)點的狀態(tài)估計精度對鄰居信息的重要性進行加權(quán)，動態(tài)選取一致性加權(quán)矩陣，對目標狀態(tài)進行分布式卡爾曼濾波;
在此基礎上，進一步考慮了網(wǎng)絡帶寬受限制的情況，加入均勻量化算法，節(jié)點之間通訊信息經(jīng)過量化再共享，以減少網(wǎng)絡通信的帶寬需求，給出并證明了加入均勻量化誤
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