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随着无线通信、集成电路以及传感器等技术日趋成熟，成本低、能耗少、功能多的微型传感器得到了大量应用，形成多跳自组织网络系统。其中无线传感器网络的一个重要应用是目标定位和跟踪，其无论在军用还是民用中都有着广泛应用，对该课题的研究具有重要意义和现实价值。
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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