[发明专利]一种基于概率图模型的水下目标定位方法

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1.一种基于概率图模型的水下目标定位方法，其特征在于，该定位方法包括：

S1、在稀疏条件下，获取单目标在一段时间内的全部距离数据和速度数据，将距离数据和速度数据分别作为局部变量，采用因子图表示各局部变量的全局联合概率分布，获得全局函数；

S2、对全局函数进行求补和计算，求解边缘函数，获得目标每个时刻的位置估计值；

S3、对边缘函数采用和积算法计算，求解联合分布的各个局部变量的边缘概率函数，获得不同时刻的目标估计结果；

S3所述采用和积算法计算获得联合分布的各个边缘概率函数的方法包括：

S3-1、根据每一步的消息传递获取传递函数；

S3-2、计算传递到一个局部变量的所有消息的乘积，获得各个局部变量的边缘概率函数；

将信标当做常数处理时，单目标的定位方法包括以下步骤：

步骤一、p₁、p₂、p₃、…、p_N-1、p_N分别表示t₁、t₂、t₃、…、t_N-1、t_N时刻目标的位置，f₁表示信标与未知位置之间的函数关系：

其中p_l表示信标的位置，σ_d表示测量得到的距离满足标准差为σ_d的高斯分布，f₁函数表示目标位置是一个圆环，在二维平面上定位至少需要三个圆环实现目标定位；

步骤二、f₂表示两时刻位置之间的关系：

其中σ_v表示测量得到的速度满足高斯分布的标准差，v_t表示测量得到的速度；f₂相当于将不同时刻的位置估计转化为相同时刻的目标估计；

步骤三、用三个时刻的位置估计表示消息传递算法；

步骤四、通过和积算法消息传递获取p₁，p₂，p₃位置；

以p₂位置为例，

步骤四-1、f₁(p₁)到p₁：

f₁(p₂)到p₂：

f₁(p₃)到p₃：

步骤四-2、p₁到f₂(p₁,p₂)：

p₃到f₂(p₃,p₂)：

步骤四-3：f₂(p₁,p₂)到p₂：

f₂(p₃,p₂)到p₂：

边缘概率函数通过求解到达该变量节点消息的乘积获得，该边缘概率函数表达式：