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Constrained state estimation for underwater target tracking problem
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AI
DOI：10.1016/j.dsp.2025.105394.png)
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摘要
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• 提出了一种约束估计方法，利用目标的已知距离和速度限制来提高跟踪精度。
• 距离限制通过方位角、多普勒频移和目标声强测量值进行估计。
• 采用监督式机器学习分类器进行距离分类，以确定距离限制。
• 速度限制从目标的Doppler-shifted frequency（多普勒频移频率）中估计得出。
• 拉格朗日乘数法解决了约束优化问题，并提供了最终估计的目标状态。
期刊
IF:
3.6
论文数:
10.0K
被引数:
1.7W
机构
暂无机构信息
引用论文
Doppler-bearing Passive Target Tracking Using a Parameterized Unscented Kalman Filter基于参数化无迹卡尔曼滤波器的多普勒测向被动目标跟踪
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