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

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。