对于机动声源的纯方位跟踪

经典的纯方位目标运动分析(TMA)只限于具有常运动参数(通常是位置和速度)的声源。然而,大多数感兴趣的声源具有机动能力,这就降低了经典TMA的性能。在被动声呐范围内,声源—观察者之间长时间的遭遇是现实的,因此,声源机动的可能性对于声源和基阵基线可能是重要的。这就值得对包括声源机动不确定性的整个声源轨迹进行研究和建模。基于这个目的,一种简便的柜架就是隐马尔可夫模型(HMM),其基本思想由状态空间的两级离散化构成。由于速度转移的概率直接与声源机动能力有关,从而使位置转移的概率减小。 声源状态序列估计是通过经典动态规划(DP)实现的,这个方法不要求关于声源机动的任何先验信息。但是,声源机动的随机性质对于观察者机动的最优化起主要作用。这个问题通过使用马尔可夫决策过程(MDP)的一般框架解决。