發(fā)布時間：2018-10-23 16:39

【摘要】：在分布式多傳感器網(wǎng)絡中,為了節(jié)省通信帶寬,需要將傳感器得到的點量測量化成區(qū)間量測,而傳統(tǒng)的濾波算法均不能直接處理這種量化量測.箱粒子濾波作為一種"廣義粒子濾波"算法,用箱粒子和誤差界限模型來取代傳統(tǒng)的點粒子和誤差統(tǒng)計模型,是新近出現(xiàn)的處理區(qū)間量測的有力工具.相比粒子濾波,箱粒子濾波還具有所需粒子數(shù)少、算法復雜度低、運行速度快等優(yōu)點.因此,為了處理量化量測條件下的機動目標跟蹤問題,提出了交互多模型箱粒子濾波算法.仿真對比實驗表明:在量化量測條件下,交互多模型箱粒子濾波算法和交互多模型粒子濾波算法都能夠準確地估計機動目標狀態(tài),但交互多模型箱粒子濾波所需粒子數(shù)更少、計算效率更高.
[Abstract]:In distributed multisensor networks, in order to save communication bandwidth, it is necessary to transform the sensor's point measurements into interval measurements, which can not be directly processed by traditional filtering algorithms. As a "generalized particle filter" algorithm, the box particle filter replaces the traditional point particle and error statistical model with the box particle and error bound model. It is a new powerful tool for dealing with interval measurement. Compared with particle filter, box particle filter also has the advantages of small number of particles, low algorithm complexity and fast running speed. Therefore, in order to deal with the problem of maneuvering target tracking under the condition of quantitative measurement, an interactive multi-model box particle filter algorithm is proposed. The simulation results show that both the interactive multi-model box particle filter algorithm and the interactive multi-model particle filter algorithm can accurately estimate the state of maneuvering target under the condition of quantitative measurement, but the particle number of interactive multi-model box particle filter is less. The calculation efficiency is higher.
【作者單位】： 西安電子科技大學電子工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61372003) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金資助項目(JB140221)
【分類號】：TN953

【共引文獻】

相關會議論文 前1條

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【二級參考文獻】

相關期刊論文 前1條

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【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

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相關會議論文 前5條

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相關碩士學位論文 前4條

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本文編號：2289853