论文部分内容阅读
针对传声器阵列网络中目标跟踪的特点，建立了基于声阵列网络的目标跟踪模型，在此基础上，提出了一种改进的高斯粒子滤波（GPF）算法。该算法将扩展卡尔曼滤波的状态更新方法引入到GPF算法中，并通过直接更新状态量的高斯分布参数来取代传统GPF中逐个更新粒子的方法。通过蒙特一卡罗仿真结果表明：与扩展卡尔曼粒子滤波（EPF）和传统的GPF算法相比，该算法表现出较高的精度和稳定性。