一种自适应EPF算法及其在光纤水听器中的应用

作者：畅楠琪; 王海斌; 黄晓砥; 李超

来源：声学技术, 2023, 42(03): 363-372.

DOI：10.16300/j.cnki.1000-3630.2023.03.015

• 贝叶斯滤波
• 扩展卡尔曼粒子滤波
• 光纤水听器
• 相位生成载波

基于椭圆拟合的相位生成载波(Phase Generated Carrier, PGC)解调方法是消除非线性因素对光纤水听器PGC解调结果影响的一种有效手段，椭圆曲线参数的最优估计问题是实现该方法的关键。扩展卡尔曼粒子滤波(Extended Kalman Particle Filter, EPF)是解决此类非线性估计问题的一种常用的最优估计算法。但传统的EPF算法在用于常参数过程方程的参数或状态估计问题时，过程噪声的方差通常设置为一个常量，这使得算法难以兼顾收敛速度和估计精度，一定程度上限制了算法的整体性能。为了解决这个问题，文章对现有的EPF进行了改进，提出了一种自适应扩展卡尔曼粒子滤波(Adaptive Extended Kalman Particle Filter, AEPF)算法。模拟仿真和实验结果表明，文中所提出的AEPF算法能根据基于椭圆拟合的PGC解调方法有效地解调出待测声信号，相比EKF算法和EPF算法，AEPF算法的收敛速度和估计精度都得到了提升。此外，文章所提出的AEPF算法也适用于其他具有常参数过程方程的参数或状态估计问题，具有一定的通用性。

• 单位
  中国科学院声学研究所; 声场声信息国家重点实验室; 中国科学院大学