文獻標識碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.212195
中文引用格式: 孫文. 基于量化測量的前向-后向箱粒子平滑器[J].電子技術應用,,2022,,48(5):114-118.
英文引用格式: Sun Wen. Forward-backward box smoothing with quantized measurements[J]. Application of Electronic Technique,2022,,48(5):114-118.
0 引言
近年來,,對量化測量的關注越來越多[1-5],正如文獻[3]中所指出的,,量化是由于通信信道的帶寬有限造成的,。由于量化測量提供了目標的區(qū)間描述而不是點描述,,傳統的跟蹤方法(如常用的粒子濾波)不能直接用于量化測量。在文獻[6]中,,提出了一種特殊的粒子濾波方法,,稱作箱粒子濾波算法(Box Particle Filter,BPF)來解決上述問題,。其將測量值作為區(qū)間,,而不是傳統的點觀測值。BPF通過引入區(qū)間分析方法,,為量化測量提供了一種明確的解決方法,。近年來,其已經成功地應用于數量可變多目標跟蹤[7-8]和擴展目標跟蹤[9-10],。
隨機評估需要解決三個重要的問題:濾波,、平滑和預測[11],然而過去幾年,,濾波和預測經常被深入探討,,平滑卻經常被忽略。聯合延遲觀測和平滑對預測性能的改善會超過濾波[12],。對于線性高斯模型,,平滑方法是基于卡爾曼濾波框架提出的[11]。對于非線性非高斯模型,,平滑方法是通過對粒子濾波進行擴展得到的[13],,或者前向-后向平滑方案[14-16],或者基于塊的粒子方法[17],,或者雙濾波平滑器[18-20],。最近在文獻[21]中提出了一種具有線性復雜度但不像文獻[13]那樣受粒子損耗影響的SMC平滑器。
本文提出了一種基于量化測量的前向-后向箱粒子平滑(Forward-Backward Box Particle Smoothing,,FB-BPS)算法來解決上述問題,,在前向過程中,,濾波密度通過標準粒子濾波正向傳播給時刻,,在反向過程中,根據BPF的相關特征推導出平滑公式[13],。為了進一步提高狀態(tài)估計精度,,提出了一種新的箱形粒子移動步驟。量化測量的仿真結果表明,,即使是1階(1-Lag)滯后平滑也能顯著提高測量精度,。
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作者信息:
孫 文
(中國西南電子技術研究所,,四川 成都610036)