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Sequential Fusion Estimation for Networked Multisensor Nonlinear Systems

机译：网络多传感器非线性系统的顺序融合估计

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This article presents a sequential fusion approach for state estimation of networked multisensor nonlinear systems, where sensors and estimators are allowed to work asynchronously. Both sequential measurement fusion (SMF) and sequential state fusion (SSF) estimators are designed, where the unscented filtering method is used in the design of the local SMF estimator, and the matrix weighting method is applied in the design of the SSF estimator. It is shown that the proposed SSF estimators provide a satisfactory estimation precision that is close to the centralized batch state fusion (BSF) estimator, while requiring smaller computation burden as compared with the BSF estimator. Both simulations and experiments of a moving target tracking system are presented to show the effectiveness of the proposed sequential fusion methods.
机译：本文介绍了一种序列融合方法，用于网络多传感器非线性系统的状态估计，其中传感器和估计器被异步起作用。设计了顺序测量融合（SMF）和顺序状态融合（SSF）估算器，其中在本地SMF估计器的设计中使用Unscented滤波方法，并在SSF估计器的设计中应用矩阵加权方法。结果表明，所提出的SSF估计器提供令人满意的估计精度，靠近集中批量融合（BSF）估计器，而与BSF估计器相比，需要较小的计算负担。提出了移动目标跟踪系统的模拟和实验，以显示所提出的顺序融合方法的有效性。

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