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This paper reports a sliding window filtering approach for ground moving targets with cross-correlated sensor noise and uncertainty. In addition, the effect of uncertain parameters during a tracking error on the model performance is considered. A distributed fusion sliding window filter is also proposed. The distributed fusion filtering algorithm represents the optimal linear combination of local filters under the minimum mean-square error criterion. The derivation of the error cross-covariances between the local sliding window filters is the key to the proposed method. Simulation results of the motion of the ground moving target a demonstrate high accuracy and computational efficiency of the distributed fusion sliding window filter.
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J. P. Laumond / 1998 / Robot Motion Planning and Control / Springer-Verlag
W. Burgard / 1997 / Active mobile robot localization by entropy minimization / Proc. of the Second Euromicro Workshop on Advanced Mobile robots
N. Roy / 1999 / Coastal navigation mobile robot navigation with uncertainty in dynamic environments / Proc. of the ICRA
M. Ribo / 1997 / Motion planning for the precise location of a mobile robot / Proc. of European Control Conf.
A. Mutambara / 1998 / Multisensor Systems / CRC Press
W. Burgard / 1997 / Active mobile robot localization by entropy minimization / Proc. of the Second Euromicro Workshop on Advanced Mobile robots
N. Roy / 1999 / Coastal navigation mobile robot navigation with uncertainty in dynamic environments / Proc. of the ICRA
M. Ribo / 1997 / Motion planning for the precise location of a mobile robot / Proc. of European Control Conf.
A. Mutambara / 1998 / Multisensor Systems / CRC Press
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