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水下目标跟踪粒子滤波算法性能分析
文献摘要：
粒子滤波(PF)、扩展粒子滤波(EPF)和无迹粒子滤波(UPF)在非线性状态估计方面表现出更好的性能.分析了PF、EPF、UPF 3种算法,UPF的估计状态依赖于测量值,对历史模型信息的敏感度较低,并避免了雅可比矩阵的计算,比EPF更容易进行模型设计;EPF在计算上虽然高效,但跟踪效果不稳定.以AUV水下三维目标跟踪为背景,在高斯噪声(GN)和散粒噪声(SN)环境下,仿真比较分析了PF、EPF、UPF 3种算法的性能.仿真实验结果表明,在高斯测量噪声中,PF和UPF获得了精确的估计,EPF误差较大;在散粒测量噪声中,EPF估计值更加不稳定;当测量噪声不变时,增大目标的状态噪声,EPF的跟踪性能优于PF和UPF.
文献关键词：
AUV;目标跟踪;粒子滤波;扩展粒子滤波;无迹粒子滤波
中图分类号：
作者姓名：
张程振;丁元明;杨阳
作者机构：
大连大学信息工程学院,辽宁 大连 116622;大连大学通信与网络重点实验室,辽宁 大连 116622
文献出处：
引用格式：
[1]张程振;丁元明;杨阳-.水下目标跟踪粒子滤波算法性能分析)[J].火力与指挥控制,2022(02):18-24
A类：
扩展粒子滤波
B类：
水下目标跟踪,粒子滤波算法,算法性能,EPF,无迹粒子滤波,UPF,非线性状态估计,测量值,雅可比矩阵,模型设计,AUV,三维目标,高斯噪声,GN,SN,仿真比较,测量噪声,估计值,大目标,跟踪性能
AB值：
0.249328
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