Underwater Target Tracking in Uncertain Multipath Ocean Environments
Notice bibliographique
Résumé
In order to address the problem of 3-D localization of an underwater target using a 2-D active sonar with unknown oceanographic factors in a multipath environment with heavy clutter, a novel iterative framework based on Maximum Likelihood Probabilistic Data Association (ML-PDA), which considers ocean sound speed profile (SSP) uncertainty and utilizes multiple detections to realize 3-D position estimation with only bearing and time of flight (ToF) measurements, is proposed. ML-PDA is highly effective in low SNR target detection. However, it is limited by its assumption of at most one target-originated detection within a scan. To estimate the 3-D target state with multipath detections under weak observability conditions, we first extend the ML-PDA into a multipath ML-PDA by enumerating the combined association events formed from multiple detection patterns. In contrast to the situation in air target tracking, the water column is nonhomogeneous and the underwater sound speed profile varies, influenced by uncertain ocean factors, e.g., temperature, salinity, and pressure. The resultant acoustic signal travels in a curvilinear path instead of a straight line. In this article, an SSP-dependent ToF measurement model is derived for both the direct path and the surface-reflected path between two remote nodes, so that the SSP uncertainty can be addressed systematically. By adopting an iterative prediction-update methodology, we first propagate the SSP uncertainty into the modified measurement covariance with the help of the unscented sampling technique. Then, we formulate a new joint likelihood ratio (JLLR) function based on the modified measurement covariance within the multidetection ML-PDA framework. A hybrid optimization method with grid search and particle swarm optimization is applied to solve the complex JLLR objective function and to find the optimal target state estimate from a large surveillance region. Finally, a sequential update technique is used to update the SSP state with the estimated target state and sensor measurements. In subsequent iterations, a more accurate JLLR can be rebuilt based on the updated SSP state, which can help find a better parameter estimate eventually. In addition, the Cramér-Rao lower bound, which quantifies the best possible accuracy in the presence of SSP uncertainties, is derived and analyzed. Numerical simulations confirm the underwater target localization performance of the proposed method in the presence of heavy clutter in an unknown ocean environment with a realistic sound propagation model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».