非等声速信道下的循环神经网络机动目标跟踪模型

作者：李悦; 马晓川; 刘宇; 王磊; 李璇; 魏润宇

来源：声学学报(中文版), 2021, 46(06): 1013-1027.

DOI：10.15949/j.cnki.0371-0025.2021.06.021

• 机动目标跟踪模型
• 提升模型
• 滤波方法
• 状态向量
• 交互式多模型算法
• 单模型
• 循环神经网络
• 声速剖面
• 水下目标跟踪
• 滤波算法
• IMM

针对水下非等声速信道声线弯曲导致传统滤波跟踪轨迹偏差的问题,提出一种循环神经网络的目标跟踪模型。该模型在缺乏声速剖面信息的情况下,通过数据驱动迭代训练,学习输入观测值与输出状态值之间的映射关系,实现目标位置和瞬态特征变化的精确获知。蒙特卡洛仿真实验结果表明,本文模型在非等声速信道下复杂机动场景中相较传统单模型滤波算法以及交互式多模型算法,水平距离跟踪精度分别提升4.06%,1.57%,深度估计精度分别提升0.87%,0.85%。本文模型相较于传统滤波方法具有更高的跟踪精度,并且能够在失配声速分布信道下进行迁移学习,提升模型在失配声场环境下的泛化性。

• 单位
  中国科学院; 中国科学院声学研究所; 中国科学院大学