【摘 要】
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为在分布式目标跟踪中交换局部似然函数的信息,研究常见的分布式目标跟踪方法,提出一种基于信念传播的分布式粒子滤波方法（DPF-BP）。在有限次的迭代中,计算图的最大直径。为避
【机 构】
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平顶山学院软件学院,武汉大学计算机学院
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为在分布式目标跟踪中交换局部似然函数的信息,研究常见的分布式目标跟踪方法,提出一种基于信念传播的分布式粒子滤波方法（DPF-BP）。在有限次的迭代中,计算图的最大直径。为避免网络评估的分歧性,在计算评估之前运用一致性最大化,将节点及迭代次数表示成函数形式,经过标准化和估值计算后重采样替换。仿真实验结果表明,与标准信念一致方法、随机流言方法和都市信念一致方法（MBC）相比,在相同配置下,DPF-BP方法的均方根误差指标较优,在环形网络中运用DPF-MBC方法较好,而在树状网络中运用DPF-BP方法最佳。
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