Resumen

La principal ventaja del seguimiento pasivo de múltiples objetivos es que los sonares no emiten señales y, por tanto, pueden permanecer encubiertos, lo que reducirá el riesgo de ser atacados. Sin embargo, la no linealidad de las mediciones pasivas de Doppler y de rumbo, el problema de la inobservabilidad del alcance y la incertidumbre de la asociación de datos de las mediciones a los objetivos hacen que el problema del seguimiento pasivo de múltiples objetivos sea un reto. Para tratar el problema de la incertidumbre en la asociación de los datos de medición con el objetivo a partir de múltiples sensores, este artículo propone un algoritmo recursivo extendido de suavidad de Rauch-Tung-Striebel (RTSS) basado en el rastreador probabilístico de hipótesis múltiples (PMHT), que puede manejar eficazmente un gran número de mediciones pasivas, incluyendo los desordenados. El RTSS recursivo ampliado, que consiste en un filtro hacia adelante y un suavizado hacia atrás, se utiliza para tratar las mediciones no lineales de Doppler y de rumbo. El problema de la inobservabilidad del alcance del objetivo se evita gracias al uso de múltiples sensores pasivos. Los resultados de la simulación muestran que el algoritmo propuesto funciona bien en un sistema pasivo de seguimiento de múltiples objetivos en un entorno de desorden denso, y su coste informático es bajo.

• Materias:Automatización Aerodinámica Motores (Mecánica) Cinemática Ingeniería Aeronáutica
• Subjects:Automation Aerodynamics Engines Kinematics Aeronautical Engineering
• Palabras claves:problema de inobservabilidad del alcance, incertidumbre en la asociación de datos, medición del rumbo, sensor pasivo múltiple, entorno de desorden denso, sistema de seguimiento de objetivos, problema de seguimiento de objetivos, rastreador de hipótesis múltiple, ventaja principal, suavizado hacia atrás
• Keywords:range unobservability problem, data association uncertainty, bearing measurement, multiple passive sensor, dense clutter environment, target tracking system, target tracking problem, multiple hypothesis tracker, major advantage, backward smoothing