融合Grubbs-信息熵与改进粒子滤波的三维水下目标跟踪算法

来源：电子与信息学报杂志2025年第11期北京时间：

作者：蔡芳林, 王骥, 邱浩玮

单位：1.广东海洋大学电子与信息工程学院 湛江 5240882.广东省智慧海洋传感网及其装备工程技术研究中心 湛江 524088

摘要：为解决三维空间中水下无线传感器网络(UWSN)在异常情况下进行目标跟踪时精度不佳的问题，该文提出一种基于优化Grubbs准则的信息熵加权数据融合和改进粒子滤波(IPF)的三维水下目标跟踪算法(OGIE-IPF)。首先，在粒子滤波框架中融合无迹卡尔曼滤波(UKF)算法以构建重要性密度函数，从而抑制粒子退化现象；同时，在重采样阶段提出一种动态自适应分层权重优化机制，通过差异化修正高、中、低权重粒子的分布，以增强粒子多样性并抑制贫化现象。其次，基于标准Grubbs准则提出以马氏距离替代传统的标准化残差思想构建异常统计量，通过融合多维变量的协方差矩阵，实现多维数据的异常检测。最后，基于IPF实现局部目标跟踪，结合优化的Grubbs准则进行异常检测与传感器信任评估，并通过信息熵加权的多源融合算法完成全局状态估计。仿真实验结果表明，所提改进算法相较于PF算法，粒子权重分布方差降低了约97.26%，而在低噪声和高噪声场景下相比于粒子滤波(PF)、扩展粒子滤波(EPF)、无迹粒子滤波(UPF)均方根误差分别降低了79.78%, 66.78%, 56.41%和83.41%, 70.38%, 21.68%。该文所提改进算法有效提高了水下异常情况下的目标跟踪精度，展现出良好的鲁棒性。

关键词：水下无线传感器网络, 目标跟踪, 粒子滤波, Grubbs准则, 信息熵

基金资助：广东省普通高校重点领域新一代信息技术专项项目(2020ZDZX3008)