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水下目标跟踪粒子滤波算法性能分析

Research on Tracking Performance of Particle Filter for Tracking Underwater Targets

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粒子滤波(PF)、扩展粒子滤波(EPF)和无迹粒子滤波(UPF)在非线性状态估计方面表现出更好的性能.分析了PF、EPF、UPF 3种算法,UPF的估计状态依赖于测量值,对历史模型信息的敏感度较低,并避免了雅可比矩阵的计算,比EPF更容易进行模型设计;EPF在计算上虽然高效,但跟踪效果不稳定.以AUV水下三维目标跟踪为背景,在高斯噪声(GN)和散粒噪声(SN)环境下,仿真比较分析了PF、EPF、UPF 3种算法的性能.仿真实验结果表明,在高斯测量噪声中,PF和UPF获得了精确的估计,EPF误差较大;在散粒测量噪声中,EPF估计值更加不稳定;当测量噪声不变时,增大目标的状态噪声,EPF的跟踪性能优于PF和UPF.

张程振、丁元明、杨阳

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大连大学信息工程学院,辽宁 大连 116622

大连大学通信与网络重点实验室,辽宁 大连 116622

AUV 目标跟踪 粒子滤波 扩展粒子滤波 无迹粒子滤波

国家自然科学基金

61540024

2022

10.3969/j.issn.1002-0640.2022.02.004

火力与指挥控制
火力与指挥控制研究会,火力与指挥控制专业情报网

火力与指挥控制

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.312
ISSN：1002-0640
年,卷(期)：2022.47(2)
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