一种基于改进UPF的运动声阵列交互多模型目标跟踪方法

针对运动声阵列在有色噪声环境中的非线性滤波跟踪实时性问题,提出一种基于改进粒子滤波的交互式多模型目标跟踪(IMM-IUPF)方法.该方法采用最小斜度单形无迹变换结合变尺度无迹变换的Sigma点选取策略,对标准无迹粒子滤波(UPF)进行改进,大幅缩减UPF样本选取计算量;将改进的UPF与交互式多模型(IMM)相结合,通过定义自适应增益修正系数,弥补样本点缩减造成的精度降低问题;最终通过与传统的基于IMM的粒子滤波(IMM-PF)和基于IMM的无迹粒子滤波(IMM-UPF)进行Matlab数值仿真对比验证所提出算法的实用性.

确定性核粒子群的粒子滤波跟踪算法及其CRLB推导

针对运动声阵列在有色噪声环境中的非线性滤波跟踪问题,提出一种确定性核粒子群的粒子滤波算法.该算法通过确定性初始化核粒子集、确定性后验概率密度函数及粒子群与核粒子集更新方式来提高跟踪的精度,并推导出该算法的理论误差性能下界.与传统的粒子滤波算法相比,仿真结果表明了所提出算法的有效性和优越性.