摘要
本发明公开了一种基于轴向注意力的UUV非合作目标跟踪方法。本发明针对前视声呐观测的不可靠性、目标运动的不可预测性,构建带有记忆的一阶马尔可夫状态空间模型描述声呐观测下UUV非合作目标跟踪机理,并提出一种基于轴向注意力Transformer的非合作目标状态多步预测网络,用于描述非线性观测下,非合作目标相对声呐的复杂运动过程。针对观测的不稳定性及后验分布的未知性,基于Monte Carlo近似推断原理,利用该多步预测网络将目标观测状态空间中的采样粒子映射到目标预测状态空间,构建基于轴向注意力的目标跟踪方法,提高UUV非合作目标跟踪对不确定输入的适应性和鲁棒性。
技术关键词
跟踪方法
注意力
坐标系
预测特征
非线性
解码器结构
编码器模块
运动
网络
粒子
马尔可夫模型
状态空间模型
前视声呐
记忆
方程
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