基于边界约束粒子滤波的多UUV纯方位协同目标跟踪

TJ634%U674.941; 面向海上跨域协同中多无人水下航行器(UUV)协同探测水面目标需求,针对现有纯方位目标跟踪算法所面临的滤波器初始化困难和水声数据传输丢包问题,提出了一种基于边界约束粒子滤波的多UUV协同纯方位目标跟踪算法.首先提出了主从式协同探测模型,利用跟随者向领航者上报状态估计结果进行数据融合.其次,基于UUV传感器和目标的先验信息设计了初始阶段可靠粒子生成方法和更新阶段的指标函数粒子权重优化方法.最后提出了基于灰色预测的分布式融合算法,得到目标预测结果.仿真实验将所提算法和其他常见算法进行对比,在通信丢包以及噪声干扰情况下验证了算法的有效性和可行性....

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Bibliographic Details
Published in水下无人系统学报 Vol. 32; no. 2; pp. 250 - 259
Main Authors 韩博, 徐红丽, 邱少雄, 张文睿, 茹敬雨
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳,110004 2024
Subjects
协同探测
data fusion
无人水下航行器
bearing-only target tracking
collaboration detection
粒子滤波
数据融合
particle filter
unmanned undersea vehicle
纯方位目标跟踪
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ISSN2096-3920
DOI10.11993/j.issn.2096-3920.2024-0050

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Summary:TJ634%U674.941; 面向海上跨域协同中多无人水下航行器(UUV)协同探测水面目标需求,针对现有纯方位目标跟踪算法所面临的滤波器初始化困难和水声数据传输丢包问题,提出了一种基于边界约束粒子滤波的多UUV协同纯方位目标跟踪算法.首先提出了主从式协同探测模型,利用跟随者向领航者上报状态估计结果进行数据融合.其次,基于UUV传感器和目标的先验信息设计了初始阶段可靠粒子生成方法和更新阶段的指标函数粒子权重优化方法.最后提出了基于灰色预测的分布式融合算法,得到目标预测结果.仿真实验将所提算法和其他常见算法进行对比,在通信丢包以及噪声干扰情况下验证了算法的有效性和可行性.
ISSN:2096-3920
DOI:10.11993/j.issn.2096-3920.2024-0050