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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.

基于盲检测器的新典范表示形式，提出了一种多径信道下CDMA系统的盲多用户检测器。该检测器使用了一种改进的自适应卡尔曼滤波算法，它在进行状态滤波的同时，在线估计时变的未知噪声统计特性，提高了算法的滤波精度，确保了算法收敛于期望用户。仿真表明，对比原有的随机梯度（LMS）算法，该算法的收敛、跟踪性能更好，且误码率减小了18.7%。

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基于中值的改进均值滤波算法在玻璃瓶检测中的应用，李秀峰，荣慧芳，中值滤波是一种有效抑制盐椒噪声的滤波算法，但它最大的缺点是模糊了细节。本文提出一种基于中值的加权均值滤波算法，并将该方法

在单目标基础上，引入最大权值匹配，完成多目标跟踪

电机PID算法和滤波算法.rar

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针对存在丢包的传感器网络中每个传感器节点对目标估计确信度不同的问题, 提出一种基于自适应加权融合的分布式滤波算法. 考虑节点在网络中的影响力及其节点属性, 将节点重要度与传感器网络节点观测数据间的支持度线性加权, 获得每个传感器节点对目标的估计确信度, 并将该确信度构成的融合权值引入节点状态估计值的一致性协议中, 更新传感器节点对目标的状态估计值, 提高分布式滤波算法的估计精度和传感器节点估计值的一致性. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

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