Um das Problem der passiven Mehrzielverfolgung mit mehreren Unterwasser-Sensoren in einem Störgeräuschumfeld zu lösen, schlägt dieser Beitrag einen verteilten kernmittelwert-eingebetteten gaußschen Vertrauenspropagationsalgorithmus (DKME-GaBP) vor. Zunächst wird die gemeinsame Posterior-Dichtefunktion (PDF) aufgebaut und faktorisiert, dargestellt durch einen entsprechenden Faktorgrafen. Anschließend wird der GaBP-Algorithmus auf diesem Faktorgrafen ausgeführt, um die Rechenkomplexität der Datenassoziation zu reduzieren. Der GaBP-Faktorgraf enthält einen inneren und einen äußeren Kreis: Der innere Kreis ist für die lokale Spurverfolgung und Datenassoziation zuständig, während der äußere Kreis die Informationen mehrerer Sensoren fusioniert. Im inneren Kreis wurde eine auf gaußschem Kern basierende Kernel-Mittelwerteinbettung (KME) entwickelt, um das stark nichtlineare Problem der lokalen Schätzung in ein lineares Problem im hochdimensionalen reproduzierenden Kern-Hilbertraum (RKHS) zu überführen. Im äußeren Kreis wird eine auf KME basierende verteilte multisensorielle Fusionsmethode vorgeschlagen, die die Fusionsgenauigkeit durch Berücksichtigung der Abstände zwischen verschiedenen PDFs im RKHS verbessert. Simulationsergebnisse bestätigen die Effektivität und Robustheit des DKME-GaBP-Algorithmus.

Kernel-Mittelwerteinbettung; Vertrauenspropagation; Multisensor-Mehrzielverfolgung; passives Unterwasser-Tracking