تم اقتراح خوارزمية فلترة جزيئية ذات حجم كالمان تتبع قوي مدمجة مع تحسين الذئب الرمادي المحسن (IGWO-STCPF). تستخدم هذه الطريقة أولاً فلترة كالمان بحجم تتبع قوي (STCKF) مع معلومات الملاحظة لضبط متوسط وانحراف الجسيمات ديناميكيًا، مما يحسن تمثيل العينة الهامة بفعالية؛ ثم يتم إدخال استراتيجية تحسين الذئب الرمادي الموزون بمقياس إنترنيتوني المعلومات خلال مرحلة إعادة العينة لتعزيز تنوع الجسيمات وقمع ظاهرة التدهور. أظهرت التجارب المحاكاة أن الخوارزمية المقترحة حسنت دقة تقدير المسار بنسبة 13.41٪، 18.58٪، 21.86٪، و21.33٪ مقارنة بـ STCKF، الفلترة الجزيئية القياسية (PF)، فلترة تحسين سرب الجسيمات (PSO-PF)، وفلترة تحسين سرب الجسيمات-كالمان الحجم الثلاثي (PSO-CPF) على التوالي. تؤكد النتائج أن IGWO-STCPF تتمتع بمقاومة وتتبع أقوى في البيئات المائية المعقدة.

الطائرات تحت الماء المستقلة؛ فلترة الجسيمات؛ فلترة كالمان ذات الحجم وتتبع قوي؛ تحسين الذئب الرمادي؛ إنترنيتوني المعلومات