基于修正时延粒子滤波的水声传感器网络目标跟踪

摘要

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。