《表1 非高斯噪声下不同滤波器的TARMSD》

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《基于最大互相关熵UKF的传感网目标状态和系统偏差联合估计算法》

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图2描述了传感网络中通信目标在不同滤波器下的RMSD。随着迭代次数的增加，各种滤波器的RMSD呈减小趋势，但由于观测受到重尾的非高斯噪声影响，所以RMSD曲线出现明显波动。在处理基于非线性方程的观测量时，由于ASUKF类型滤波器利用无迹变换（UT）在估计点附近确定采样点，用这些采样点表示的高斯密度去近似表示状态的概率密度函数，所以表现出比ASEKF滤波器更好的性能。在处理非高斯的观测噪声时，由于互相关熵的强鲁棒性，ASMCUKF在所有的滤波器中RMSD最小，如表1所示，使用适中的核宽度时，ASMCUKF明显优于ASUKF。特别当σ=2时，ASMCUKF表现出最小的TARMSD，核宽度非常大时，ASMCUKF的性能与ASUKF基本相同。