【作者】 杨少凡； 郭中源； 郭圣明； 贾宁； 黄建纯； 肖东；

【Author】 YANG Shao-fan;GUO Zhong-yuan;GUO Sheng-ming;JIA Ning;HUANG Jian-chun;XIAO Dong;Key Laboratory of Underwater Acoustic Environment Institute of Acoustics, Chinese Academy of Science;Institute of Acoustic, Chinese Academy of Science;University of Chinese Academy of Science;

【机构】 中国科学院水声环境特性重点实验室； 中国科学院声学研究所； 中国科学院大学；

【摘要】 <正>0引言Kalman滤波（KF）^[1-3]是一种最优估计方法并且广泛应用于水下目标定位跟踪领域。在一些应用中,若先验信息不精确以至于不能准确地描述真实的统计噪声水平,那么KF估计将不是最优估计甚至导致发散。在本文中,引入合作的引导目标,应用最大联合似然训练算法来自动选取更优的系统噪声参数,对Kalman跟踪系统进行监督训练,进一步提高了更多还原