BiLSTM-Attention-PFTBD: Robust Long-Baseline Acoustic Localization for Autonomous Underwater Vehicles in Adversarial Environments
Notice bibliographique
Résumé
The accurate and reliable localization and tracking of Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) are essential for the success of various underwater missions, such as environmental monitoring, subsea resource exploration, and military operations. long-baseline acoustic localization (LBL) is a fundamental technique for underwater positioning, but it faces significant challenges in adversarial environments. These challenges include abrupt target maneuvers and intentional signal interference, both of which degrade the performance of traditional localization algorithms. Although particle filter-based Track-Before-Detect (PFTBD) algorithms are effective under normal submarine conditions, they struggle to maintain accuracy in adversarial environments due to their dependence on conventional likelihood calculations. To address this, we propose the BiLSTM-Attention-PFTBD algorithm, which enhances the traditional PFTBD framework by integrating bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) networks with multi-head attention mechanisms. This combination enables better feature extraction and adaptation for localizing AUVs in adversarial underwater environments. Simulation results demonstrate that the proposed method outperforms traditional PFTBD algorithms, significantly reducing localization errors and maintaining robust tracking accuracy in adversarial settings.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».