基于改进Rao-Blackwellized粒子滤波的WSN被动目标跟踪

• 作者: 万福 周红波 蔡祥
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 被动目标跟踪 无线传感器网络 状态估计 粒子滤波 卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 44-47
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 2421字
• 语种: 中文

摘要

Rao-Blackwellized粒子滤波虽然适合系统状态包含线性高斯分量的非线性状态估计，但是由于其计算量较大，不适用于实时性较高的被动目标跟踪情况。针对Rao-Blackwellized粒子滤波的不足，提出了改进的Rao-Blackwellized粒子滤波算法用于WSN被动目标跟踪。新的算法由一个粒子滤波和一个卡尔曼滤波组成，在执行过程中，粒子滤波和卡尔曼滤波相互交换信息，并行运行。计算机仿真结果表明，新的算法能够更好地减少计算量，提高跟踪的实时性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	万福		34	64	4.0	6.0
2	周红波		10	32	3.0	5.0
3	蔡祥		2	5	1.0	2.0