لحل مشكلة التتبع الساكن متعدد الأهداف ومستشعرات متعددة تحت الماء في بيئة ضوضاء متداخلة، يقترح هذا البحث خوارزمية إدخال متوسط النواة الموزعة ونشر الثقة الغاوسي (DKME-GaBP). أولاً، يتم بناء وتفكيك دالة الكثافة الاحتمالية اللاحقة المشتركة (PDF) وعرضها من خلال مخطط العامل المقابل. بعد ذلك، يتم تشغيل خوارزمية GaBP على مخطط العامل هذا لتقليل تعقيد حساب ارتباط البيانات. يحتوي مخطط عامل GaBP على حلقة داخلية وخارجية: الحلقة الداخلية مسؤولة عن تقدير المسار المحلي وارتباط البيانات، بينما تدمج الحلقة الخارجية معلومات من مستشعرات متعددة. في الحلقة الداخلية، تم تصميم طريقة إدخال متوسط النواة (KME) القائمة على النواة الغاوسية لتحويل المشكلة غير الخطية القوية في التقدير المحلي إلى مشكلة خطية في فضاء هيلبرت معاد إنتاجه عالي الأبعاد (RKHS). في الحلقة الخارجية، تم اقتراح طريقة دمج موزعة متعددة المستشعرات قائمة على KME لتحسين دقة الدمج من خلال النظر في المسافة بين PDF المختلفة في RKHS. وأكدت نتائج المحاكاة فعالية وقوة خوارزمية DKME-GaBP.

إدخال متوسط النواة;نشر الثقة;تتبع متعدد الأهداف ومستشعرات متعددة;تتبع ساكن تحت الماء