Для решения задачи пассивного многократного слежения за несколькими целями с использованием множества подводных датчиков в условиях помех в данной статье предлагается алгоритм распределенного встраивания ядерного среднего и гауссовского распространения достоверности (DKME-GaBP). Сначала формируется и факторизуется совместное апостериорное распределение (PDF), которое отображается с помощью соответствующего факторного графа. Затем на данном графе запускается алгоритм GaBP для снижения вычислительной сложности связности данных. Факторный граф GaBP содержит внутренний и внешний циклы: внутренний цикл отвечает за локальную оценку траектории и связность данных, внешний цикл объединяет информацию от нескольких датчиков. Во внутреннем цикле разработан метод встраивания ядерного среднего (KME) на основе гауссового ядра, который преобразует сильную нелинейную задачу локальной оценки в линейную задачу в высокоразмерном воспроизводящем ядерном гильбертовом пространстве (RKHS). Во внешнем цикле предложен распределенный метод многодатчикового слияния на основе KME, который повышает точность слияния за счет учета расстояния между различными PDF в RKHS. Результаты моделирования подтверждают эффективность и устойчивость алгоритма DKME-GaBP.

встраивание ядерного среднего; распространение достоверности; многодатчиковое многократное слежение; подводное пассивное слежение