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從優化角度探討在似然模型不匹配情況下的分布式魯棒卡爾曼濾波器——第二部分：擴展及其在協作定位中的應用

《IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems》：Distributionally Robust Kalman Filter under Likelihood Model Mismatch from an Optimization Perspective - Part II : Extension and Application to Cooperative Localization

【字體：大中小】 時間：2026年03月03日 來源：IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems 5.7

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　　協作定位通過相對測量和信息交換提升群體系統定位性能。完全分布式方案因僅共享局部狀態信息而具備低通信開銷和高可擴展性，但缺乏相關性信息導致似然模型失配和測量更新不一致。擴展魯棒濾波方法引入γ-散度實現估計準確性與一致性可調平衡，構建分布式協作定位框架，經理論分析和仿真驗證有效，優于現有先進方法。

摘要：

協作定位通過利用群體系統內的相對測量和信息交換來提升定位性能。在完全分布式的協作定位中，每個代理僅維護和共享其本地狀態信息，這種方法因其低通信開銷和強可擴展性而特別具有吸引力。然而，缺乏相關性信息導致完全分布式的協作定位無法精確維護似然模型，從而引發固有的似然模型不匹配問題，進而導致相對測量更新的結果不一致且不準確。為了解決這一問題，本文（第一部分）提出了一種魯棒濾波方法，以降低狀態估計對似然模型不匹配的敏感性，并提高估計的一致性和準確性。為了更好地平衡估計精度和一致性，進一步擴展了這種魯棒濾波方法，引入了-散度，通過參數實現了估計精度和一致性之間的可調平衡。基于這一擴展，開發了一個完全分布式的協作定位框架。進行了理論分析，以闡明可調參數對估計精度和一致性的影響。廣泛的仿真、數據集評估和實際實驗驗證了所提出方法的有效性，并展示了其相對于現有最先進協作定位方法的優勢。

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