OPTIMAL TARGET TRAJECTORY ESTIMATION AND FILTERING USING NETWORKED SENSORS
Jiangping, Hu, Xiaoming · 系统科学与复杂性：英文版 · 2008
目标用分布式的传感器网络追踪是一般来说一个挑战性的问题因为它总是需要处理吵闹的信息的即时处理。在这篇论文，使用象距离那样的非线性的传感器和方向传感器估计一个动人的目标的问题被学习。这个问题为一个线性系统题目作为非线性的过滤器的一个谨慎图案被提出到吵闹的非线性的大小和部分未知的输入，它被一个外长的系统产生。在输入是完全未知的最糟的盒子中，外长的动力学被归结为随机的散步模型。如果传感器的数字足够大，如果传感器适当地被部署，集中率将高度被改进，非线性的过滤器将有最佳的集中，这能被显示出。这实际上在活跃察觉到上提出一个有趣的问题：如果他们被看作活动多代理人系统，怎么最佳地移动传感器？最后，一个模拟例子被给说明并且验证我们的过滤器的构造。