非平稳非高斯测量噪声条件下改进差分粒子滤波算法研究

被引：3

作者：

王宏健

徐金龙

李娟

张爱华

机构：

[1] 哈尔滨工程大学自动化学院

来源：

兵工学报 | 2014年 / 35卷 / 07期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

控制科学与技术; 非平稳非高斯噪声; 差分粒子滤波; 高斯混合密度函数; 水下目标纯方位角跟踪;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TP13 [自动控制理论];

学科分类号：

080201 [机械制造及其自动化]; 140502 [人工智能];

摘要：

针对非平稳非高斯测量噪声(NSNGN)条件下差分粒子滤波(DDPF)算法状态估计精度低、易发散的问题,提出了一种改进DDPF(IDDPF)算法.IDDPF算法采用高斯混合密度函数近似估计测量噪声,替代传统算法中测量噪声的高斯密度函数近似估计,采用似然函数的对数最大化法求解高斯混合密度函数模型参数,并将该模型应用于粒子权值计算,避免了高斯密度函数近似估计噪声模型所易于导致的粒子退化问题;通过建立水下目标纯方位角跟踪系统模型,将IDDPF算法应用于闪烁测量噪声条件下水下目标纯方位角跟踪问题的求解。50次Monte Carlo对比仿真实验结果表明:在NSNGN条件下IDDPF算法具有跟踪响应快、估计精度高、鲁棒性较好等优点。

引用

页码：1032 / 1039

页数：8

共 16 条

[1]

基于自适应粒子群优化的新型粒子滤波在目标跟踪中的应用 [J].