基于Unscented粒子滤波的无序观测下水下无线传感器网络目标被动跟踪

摘要

为提高水下无线传感器网络(UWSN)中的目标被动跟踪性能,提出了一种新的无序观测量(OOSM)处理算法.利用节点动态分簇建立分布式跟踪结构,簇头节点收集子节点的观测量形成本地估计.基于这种分布式结构,利用Unscented粒子滤波(UPF)结合新观测量,产生粒子滤波的建议密度分布,处理OOSM问题.详细推导了基于UPF的OOSM处理算法(OOSM-UPF)的具体实现步骤.利用转弯率建立机动目标跟踪模型,构建虚拟三维WSN仿真环境,比较了几种OOSM算法的性能.仿真结果表明,与其它算法相比,分布式OOSM-UPF算法的跟踪性能有了明显的提高.