L2正则化粒子滤波在水下无人平台纯方位角跟踪的应用

针对水下无人平台搭载单矢量水听器目标跟踪鲁棒性差的问题,提出一种基于L2范数正则化粒子滤波的单站纯方位角度水下目标跟踪算法.该方法引入测量量与预测量误差的规则范数,得到粒子的似然函数,从而平衡测量值与预测值,提高目标跟踪鲁棒性.仿真结果表明,相较于粒子滤波(PF)算法,基于L2范数正则化(L2-RPF)优于基于L1范数正则化(L1-RPF),其目标方位跟踪精度更高,且经过多次Monte Carlo实验得到的L2-RPF目标方位跟踪平均误差和均方根误差均较小.利用水下滑翔机平台搭载单矢量水听器(水下声学滑翔机)在中国南海海域进行探测跟踪的试验数据,对算法性能进行了验证,采用L2-RPF处理得到的目标方位跟踪精度相较于其他算法较高,一定程度上修正了测量野值带来的跟踪误差.