Para resolver el problema del seguimiento pasivo multioservador y multinobjetivo bajo el agua en un entorno con interferencias, este artículo propone un algoritmo de propagación de confianza gaussiana con incrustación de media de núcleo distribuida (DKME-GaBP). Primero, se establece y factoriza la función de densidad de probabilidad posterior conjunta (PDF), representada mediante un grafo de factores correspondiente. Luego, se ejecuta el algoritmo GaBP en este grafo para reducir la complejidad computacional de la asociación de datos. El grafo de factores de GaBP incluye bucles internos y externos: el bucle interno se encarga de la estimación local de trayectoria y la asociación de datos, mientras que el bucle externo fusiona información de múltiples sensores. En el bucle interno, se diseña un método de incrustación de media de núcleo (KME) basado en núcleo gaussiano que convierte el problema fuertemente no lineal de la estimación local en un problema lineal en un espacio de Hilbert con núcleo reproduciendo (RKHS) de alta dimensión. En el bucle externo, se propone un método de fusión distribuida multisensor basado en KME que mejora la precisión de la fusión al considerar la distancia entre diferentes PDF en RKHS. Los resultados de la simulación verifican la efectividad y robustez del algoritmo DKME-GaBP.

incrustación de media de núcleo; propagación de confianza; seguimiento multioservador y multinobjetivo; seguimiento pasivo bajo el agua