基于修正时延粒子滤波的水声传感器网络目标跟踪

曹利 已出版文章查询
曹利
本平台内已出版文章查询
caoliab@gmali.com
1 李宇 已出版文章查询
李宇
本平台内已出版文章查询
2 黄勇 已出版文章查询
黄勇
本平台内已出版文章查询
2

+ 作者地址

1中国科学院声学研究所,北京100190;中国科学院研究生院,北京100190

2中国科学院声学研究所,北京100190


0
  • 摘要
  • 参考文献
  • 相关文章
  • 统计
在水声传感器网络中,利用多个传感器节点探测到的方位信息进行目标跟踪是水下目标跟踪领域的一种新思路.由于水中声速的限制,信号到达各个节点的时间不是同步的,提出了一种修正时间延迟的方法,并将其与粒子滤波(PF)、扩展卡尔曼粒子滤波(EKPF)结合来解决该非线性跟踪问题.仿真分析表明修正时延后,算法的跟踪性能有较大提高;并且在相同条件下,EKPF的跟踪性能比PF好.

[1] Akyildiz I F;Pompili D;Melodia T .Underwater acoustic sensor networks:research challenges[J].Ad Hoc Networks(Elsevier),2005,3(03):257-279.

[2] Heidemann J;Wei Ye;Jack Wills.Research challenges and applications for underwater sensor networking[A].USA,IEEE Press,2006:228-235.

[3] M. Sanjeev Arulampalam;Simon Maskell;Neil Gordon;Tim Clapp .A Tutorial on Particle Filters for Online Nonlinear/Non-Gaussian Bayesian Tracking[J].IEEE Transactions on Signal Processing: A publication of the IEEE Signal Processing Society,2002(2):174-188.

[4] Morelande M.R.;Challa S. .Manoeuvring target tracking in clutter using particle filters[J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,2005(1):252-270.

[5] Gordon N J;Salmond D J;Smith A F M .A novel approach to nonlinear/non-Gaussian Bayesian state estimation[J].Proc Inst Elect Eng Radar Signal Process,1993,140(02):107-113.

[6] R.van der Merwe;A.Doucet;J.E G.de Freitas;E.Wan .The unscented particle filter[R].Cambridge University Engineering Department,2000.

[7] Hammersley J M;Morton K W .Poorman Monte Carlo[J].Journal of the Royal Statistical Society,Series B:Statistical Methodology,1954,16(01):23-381.

[8] Doucet A;Godsill S .On sequential Monte Carlo sampling methods for Bayesian filtering[R].剑桥:剑桥大学,1998.

[9] Kitagawa G .Monte Carlo filter and smoother for non-Gaussian nonlinear state space models[J].Journal of Computational and Graphical Statistics,1996,5(01):1-25.

[10] 王彪,李宇,黄海宁.水声传感器网络目标协同定位方法研究[J].系统仿真学报,2009(19):6174-6177,6182.



期刊热词
  • + 更多
  • 字体大小