基于混合粒子滤波的水下小目标跟踪

• 作者: 杨娟 纪永强 苏瑞文 许枫 郭占军
• 来源期刊: 应用声学
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 水下小目标 混合粒子滤波 粒子贫化 量测采样
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 297-302
• 页数: 6页
• 分类号: TN953
• 字数: 3964字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11684/j.issn.1000-310X.2015.04.003

摘要

针对水下小目标粒子滤波估计过程中“粒子贫化”引起的估计性能下降,提出了混合粒子滤波算法.该算法在常规粒子滤波算法基础上,在每一步迭代估计过程中进行量测的再次随机采样,以丰富随机粒子多样性,缓解水下小目标状态估计过程中的“粒子贫化”的影响.对算法进行了仿真分析,并将该方法用于水下小目标探测实验的数据处理.结果表明,相比于常规的粒子滤波算法,所提出的混合粒子滤波得到了误差更小且稳定的状态估计结果,有效地改善水下小目标跟踪的精度和稳健性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许枫	中国科学院声学研究所	51	355	9.0	17.0
2	杨娟	中国科学院声学研究所	53	399	13.0	18.0
3	郭占军		2	8	1.0	2.0
4	苏瑞文	中国科学院声学研究所	3	18	3.0	3.0
8	纪永强	中国科学院声学研究所	2	7	1.0	2.0