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题名一种新型混合并行粒子滤波频率估计方法
被引量：4
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作者
王伟
余玉揆
郝燕玲
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机构
哈尔滨工程大学自动化学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期740-746,共7页
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基金
国家自然科学基金(No.61571148)
中国博士后科学基金(No.2014M550182)
+1 种基金
黑龙江省博士后特别资助(No.LBH-TZ0410)
哈尔滨市科技创新人才资助课题(No.2013RFXXJ016)
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文摘
针对高动态、低信噪比环境下的载波频率信号跟踪问题,提出一种新的混合并行粒子滤波算法(Multiple Extend Kalman Filter Independent Metropolis Hastings,M-E-IMH).该算法具有并行运算结构,实时性较基本粒子滤波有较大的提高.该算法直接利用同相支路(In-phase,I)和正交支路(Quadrature,Q)作为观测量,避免了传统方法中的鉴别器引入而引起的信噪比损耗.在高斯和非高斯环境下,与现有的载波跟踪方法如扩展卡尔曼滤波器(EKF),粒子滤波器(PF),卡尔曼滤波器(KF)等仿真对比表明,该方法在低信噪比下具有更高的跟踪精度.
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关键词
多普勒频率估计
并行粒子滤波
高动态
非高斯噪声
实时性
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Keywords
Doppler frequency estimation
parallel particle filter
high dynamic
non Gauss noise
real-time
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分类号
TN966
[电子电信—信号与信息处理]
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题名时间异步无线传感器网络的分布式目标跟踪
被引量：3
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作者
万江文
薛皓
于宁
陈斌
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机构
北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院
北京邮电大学计算机学院
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出处
《高技术通讯》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第10期1026-1030,共5页
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基金
国家自然科学基金(60873240)
863计划(2009AA01Z201)
北京市教育委员会共建资助项目
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文摘
为了降低无线传感器网络在目标跟踪过程中的网络能耗,提出了一种时间异步条件下的分布式目标跟踪方法。首先,依据节点到目标的距离进行动态成簇,以跟踪簇为时间的计算单元,由簇头完成簇内跟踪时间计算及簇间贯序传递,然后引入并行粒子滤波(PPF)算法将粒子集分为多个子集,在子节点处并行采样、计算权重和重采样,最后,簇头节点收集各子节点上传的结果并完成目标的局部状态估计。仿真结果表明,PPF算法具有较好的跟踪精度,且相比于集中式粒子滤波(CPF)算法,可降低约38%的通信量。
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关键词
无线传感器网络(WSN)
目标跟踪
时间异步
并行粒子滤波(PPF)
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Keywords
wireless sensor network （WSN）, target tracking, asynchronous, parallel particle filter （PPF）
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分类号
TP212.9
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
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