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Performance Evaluation of Distributed Linear Regression Kalman Filtering Fusion

机译：分布式线性回归凯尔曼滤波融合的绩效评估

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This article studies the performance evaluation of distributed linear regression Kalman filtering fusion for nonlinear systems. Sufficient conditions are established for the convergence of the centralized fusion (CF) under the assumption of bounded estimation error covariance, and a measure of performance is derived from the convergence conditions. By the performance analysis, it can be found that the CF has a better performance than the distributed fusion with feedback, especially at the beginning of the estimation. Moreover, the performance of the local estimator can be improved by receiving the fused estimate from the fusion center, which is different from the fusion estimation in linear systems. Finally, by simulations of a target tacking example, the comparisons of the centralized fusion and the distributed fusion with and without feedback are presented to show the accuracy of the performance analysis.
机译：本文研究了非线性系统分布式线性回归Kalman滤波融合的性能评价。 在有界估计误差协方差的假设下，为集中融合（CF）的收敛建立了足够的条件，并且性能测量来自收敛条件。 通过性能分析，可以发现CF具有比具有反馈的分布式融合更好的性能，尤其是在估计开始时。 此外，可以通过从融合中心接收融合估计来改善本地估计器的性能，这与线性系统中的融合估计不同。 最后，通过模拟目标加克明示例，提出了集中式融合和分布式融合的比较，并提供了具有反馈的分布式融合以显示性能分析的准确性。

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