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粒子滤波在被动测深仪跟踪中的应用。

Particle filtering for passive fathometer tracking.

机构信息

Department of Mathematical Sciences, New Jersey Institute of Technology, Newark, New Jersey 07102, USA.

出版信息

J Acoust Soc Am. 2012 Jan;131(1):EL74-80. doi: 10.1121/1.3670004.

DOI:10.1121/1.3670004
PMID:22280733
Abstract

Seabed interface depths and fathometer amplitudes are tracked for an unknown and changing number of sub-bottom reflectors. This is achieved by incorporating conventional and adaptive fathometer processors into sequential Monte Carlo methods for a moving vertical line array. Sediment layering information and time-varying fathometer response amplitudes are tracked by using a multiple model particle filter with an uncertain number of reflectors. Results are compared to a classical particle filter where the number of reflectors is considered to be known. Reflector tracking is demonstrated for both conventional and adaptive processing applied to the drifting array data from the Boundary 2003 experiment. The layering information is successfully tracked by the multiple model particle filter even for noisy fathometer outputs.

摘要

对未知数量且不断变化的海底反射器进行海底界面深度和测深仪幅度跟踪。这是通过将传统和自适应测深仪处理器纳入移动垂直线列的序贯蒙特卡罗方法来实现的。通过使用具有不确定数量反射器的多模型粒子滤波器来跟踪沉积物分层信息和时变测深仪响应幅度。结果与经典粒子滤波器进行了比较,其中反射器的数量被认为是已知的。对边界 2003 实验的漂流阵列数据应用传统和自适应处理的情况下,都展示了反射器跟踪。即使对于噪声较大的测深仪输出,多模型粒子滤波器也能成功跟踪分层信息。

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