Para resolver o problema de rastreamento passivo subaquático de múltiplos sensores e múltiplos alvos em ambiente com interferência, este artigo propõe um algoritmo de propagação de confiança Gaussiana com incorporação média de núcleo distribuída (DKME-GaBP). Primeiro, a função de densidade de probabilidade a posteriori conjunta (PDF) é estabelecida e fatorada, representada por um gráfico de fatores correspondente. Em seguida, o algoritmo GaBP é executado neste gráfico para reduzir a complexidade computacional da associação de dados. O gráfico de fatores GaBP contém um loop interno e um externo: o loop interno é responsável pela estimativa local da trajetória e pela associação de dados, enquanto o loop externo funde informações de múltiplos sensores. No loop interno, foi projetado um método de incorporação média de núcleo (KME) baseado em núcleo Gaussiano, que transforma o problema fortemente não linear da estimativa local em um problema linear em um espaço de Hilbert reproduzido por núcleo (RKHS) de alta dimensão. No loop externo, é proposto um método de fusão distribuída multissensor baseado em KME que melhora a precisão da fusão ao considerar a distância entre diferentes PDFs no RKHS. Os resultados da simulação verificam a eficácia e robustez do algoritmo DKME-GaBP.

incorporação média de núcleo; propagação de confiança; rastreamento multissensor multiponto; rastreamento passivo subaquático