一种分布式粒子M-H滤波方法及系统

摘要

本申请实施例公开了一种分布式粒子M‑H滤波方法及系统，针对多台分布式传感器数据融合问题，提出了一种分布式粒子Metropolis‑hasting滤波算法进行多传感器数据融合。在基于粒子滤波进行数据融合时，针对粒子滤波粒子退化的问题，找到一个最优的建议密度分布函数，引导重采样做正确的采样分布，利用Metropolis‑hasting算法构造一个平稳分布的马尔科夫链，对于包含在不同加权样本集中的信息，提出组重要性采样的概念，即使用一个经过适当选择的粒子和一个合适的权重来进行信息压缩，最终得到一种由M个并行粒子滤波器驱动的分布式粒子Metropolis‑hasting滤波算法。