잡음 환경에서 수중 다중 센서 다중 목표 수동 추적 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 분산 커널 평균 임베딩 가우시안 신뢰 전파 알고리즘(DKME-GaBP)을 제안한다. 먼저, 결합 사후 확률 밀도 함수(PDF)를 구축하고 인수분해하며, 대응하는 인자 그래프로 표현한다. 이후, 해당 인자 그래프에서 GaBP 알고리즘을 실행하여 데이터 연관성 계산 복잡성을 낮춘다. GaBP의 인자 그래프는 내부 루프와 외부 루프로 구성된다: 내부 루프는 국부 궤적 추정 및 데이터 연관을 담당하고, 외부 루프는 다중 센서 정보를 융합한다. 내부 루프에서는 가우시안 커널 기반 커널 평균 임베딩(KME) 방법을 설계하여 국부 추정에서 강한 비선형 문제를 고차원 재생 커널 힐베르트 공간(RKHS) 내 선형 문제로 변환한다. 외부 루프에서는 KME 기반 다중 센서 분산 융합 방법을 제안하여 RKHS 내 서로 다른 PDF 간 거리를 고려함으로써 융합 정확도를 향상시킨다. 시뮬레이션 결과는 DKME-GaBP 알고리즘의 유효성과 견고성을 입증한다.

커널 평균 임베딩; 신뢰 전파; 다중 센서 다중 목표 추적; 수중 수동 추적