Seguimiento de un objetivo no cooperativo en 3D bajo el agua para un entorno no gaussiano que varía en el tiempo mediante boyas pasivas subacuáticas distribuidas

El seguimiento pasivo preciso en 3D de un objetivo no cooperativo bajo el agua es de gran importancia para hacer uso de los recursos marinos, así como para garantizar la seguridad de nuestras áreas marítimas. En este documento, se estudia un problema de seguimiento pasivo de un objetivo no cooperativo bajo el agua en un entorno no gaussiano que varía en el tiempo. Con el objetivo de superar la desventaja de baja observabilidad inherente al problema de seguimiento de objetivos pasivos, se considera un sistema de observación de boyas pasivas subacuáticas distribuidas y se diseña la topología óptima del sistema de medición distribuido basado en la teoría de análisis de observabilidad de sistemas no lineales y el método de análisis del límite inferior de Cramer-Rao (CRLB). Luego, considerando que el entorno submarino desconocido dará lugar a perturbaciones no gaussianas que varían en el tiempo tanto para la dinámica del objetivo como para las mediciones, se propone un estimador no lineal robusto óptimo, a saber, el filtro de partículas adaptativo (APF). Basado en la probabilidad posterior bayesiana y técnicas de Monte Carlo, el algoritmo propuesto utiliza la técnica de estimación óptima en tiempo real para calcular el ruido complejo en línea y abordar el problema de seguimiento de objetivos no cooperativos bajo el agua. Finalmente, el algoritmo propuesto se prueba con datos simulados y se realizan comparaciones exhaustivas junto con discusiones detalladas para demostrar la efectividad del APF propuesto.