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摘要: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(Muli-ple 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.& I( X5 `: S/ `$ ?* W: H9 h* N
关键词:多普勒频率估计:并行粒子滤波:高动态:非高斯唤声:实时性
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