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（ Multi-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。
多普勒频率估计 并行粒子滤波 高动态 非高斯噪声 实时性