算法|根据建立的目标运动模型和选定的滤波算法，可以估计运动目标在的状态传感器

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在地面无线传感器网络中，目标跟踪作为一个重要的应用已经得到了很好的研究，并发表了大量的研究成果。但考虑到海流导致的传感器节点的机动性、有限的通信带宽以及比无线传感器网络高3个数量级的传播延迟，这些无线传感器网络技术无法直接应用于水下目标跟踪。研究人员必须研究适合海洋跟踪应用的新算法。因此，研究人员还对基于uwsn的目标跟踪算法进行了简要的描述。

随着自主水下航行器的发展，将TASA与UWSN相结合，提出了一种新颖的USWN变化跟踪系统，该系统由移动传感器节点组成，例如自主水下航行器拖曳声学阵列。无论是基于TASA还是uwsn ，这些算法都是非视觉跟踪。水声成像或视频处理技术的发展和成熟，为利用水声成像传感器进行水下目标视觉跟踪提供了另一种途径。应用最广泛的声成像传感器是前向声纳，通常安装在水下机器人的前端。

成像传感器将声信号发送到目标水下区域，并处理接收到的后向散射回波。利用声成像技术，从图像序列中获取真实环境的初始声图像，通过确定每帧图像中的目标区域来实现水下目标跟踪。综上所述，用于水下目标跟踪的声学跟踪仪器有多种选择。但是，已发表的调查文章都是围绕无线传感器网络展开的，并不全面。因此，科学家提出了一种基于声成像传感器、TASA和UWSNs这三种常用水声跟踪仪器的分类。

科学家介绍了目标跟踪的一般过程，包括目标检测、位置确定、目标模型构建、状态滤波和预测。为保证文章的完整性，研究人员还介绍了基于图像的跟踪过程。目标跟踪是指处理从传感器获得的测量数据，并保持对目标当前状态的估计的过程。状态主要包含位置、速度和其他运动分量。测量是指目标的观测信息，包括直接距离估计、坡度距离、到达方向、接收信号强度指示、到达时间或到达时间差，以及多普勒频移引起的传感器之间的频率差。

当传感器检测到目标的存在时，可以通过对检测到的信号(如光、声音、图像或视频)进行采样，获得观测信息。然后，通过将该信息与目标状态联系起来，可以数学地计算出目标的位置。最后，通过确定目标在每一步的位置来完成跟踪过程。由于测量数据中存在噪声，需要在测量数据中加入额外的分量、滤波处理，以提高跟踪精度。

根据目标运动模型，利用滤波算法对目标位置进行预测，以提高跟踪速度。前面描述的过程是非视觉跟踪的一般跟踪过程，即使用TASA或uwsn 。在视觉跟踪中，它指的是使用声学成像传感器，跟踪过程略有不同。基于声成像传感器的目标跟踪涉及到通过最小化机动搜索范围，快速确定运动目标在下一帧的准确位置。首先，通过自动检测或人工选择确定目标的初始位置，并建立图像序列的模板。

【算法|根据建立的目标运动模型和选定的滤波算法，可以估计运动目标在的状态】其次，根据建立的目标运动模型和选定的滤波算法，可以估计运动目标在下一帧中的状态，如速度、位置等，从而确定搜索区域，同时避免了全局搜索的时间消耗。然后在搜索区域内进行目标检测，获得运动目标的准确观测值。最后，修正目标估计值，更新目标信息，开始下一个跟踪周期。总之，无论是视觉跟踪还是非视觉跟踪，跟踪过程都包括目标检测、位置确定、目标模型构建和状态滤波与预测等重要组成部分。