机器学习驱动的水下声目标跟踪最新前沿！水下声目标定位与跟踪全面综述：进展、挑战与展望-EW帮帮网

作者：Zhong Yang $^{1}$ , Zhengqiu Zhu $^{1}$ , Yong Zhao $^{1}$ , Yonglin Tian $^{2}$ , Changjun Fan $^{1}$ , Runkang Guo $^{1}$ , Wenhao Lu $^{1}$ , Jingwei Ge $^{3}$ , Bin Chen $^{4}$ , Yin Zhang $^{5}$ , Guohua Wu $^{6}$ , Rui Wang $^{1}$ , Gyorgy Eigner $^{7}$ , Guangquan Cheng $^{1}$ , Jincai Huang $^{1}$ , Zhong Liu $^{1}$ , Jun Zhang $^{1}$ , Imre J. Rudas $^{8}$ , Fei-Yue Wang $^{9}$
单位： $^{1}$ 国防科技大学系统工程学院， $^{2}$ 中科院自动化所多模态人工智能系统国家重点实验室， $^{3}$ 匈牙利奥布达大学科研与创新中心及清华大学自动化系， $^{4}$ 电子科技大学智能计算研究院， $^{5}$ 电子科技大学信息与通信工程学院， $^{6}$ 中南大学自动化学院， $^{7}$ 匈牙利奥布达大学科研与创新中心生理控制组， $^{8}$ 匈牙利奥布达大学智能机器人Antal Bejczy中心， $^{9}$ 中科院复杂系统管理与控制国家重点实验室
论文标题： A Comprehensive Survey on Underwater Acoustic Target Positioning and Tracking: Progress, Challenges, and Perspectives
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2506.14165

主要贡献

提出了多维度的分类框架，从目标规模、感知方法和协作模式三个维度对水下声学目标跟踪方法进行了系统分类。
对深度学习和强化学习在水下声学目标跟踪中的应用进行了深入分析，探讨了这些技术如何革新动态水下环境中的自适应算法设计。
通过精心构建的比较表、技术路线图和案例研究，对各种跟踪方法的基本原理、特点和性能指标进行了系统的比较分析。
识别了当前领域的挑战，并提出了基于新兴技术（如联邦学习、区块链、具身智能和大模型）的未来研究方向。

介绍

研究背景与重要性

海洋资源与环境的重要性：海洋拥有丰富的资源和能源储备，对于人类的可持续发展至关重要。同时，海洋生态系统为人类提供了许多生态服务，如气体调节、营养循环和废物处理。此外，海洋控制是国家安全和主权的基本保障。因此，高效利用海洋资源、加强海洋生态保护以及维护国家海洋利益已成为国际共识。
水下目标跟踪的重要性：准确有效的水下目标跟踪对于海洋资源的勘探/保护和海上安全维护至关重要。水下目标跟踪技术在海洋科学和技术中占据重要地位，近年来随着传感器能力的提升以及多源信息融合和人工智能的快速发展，该技术取得了显著进展，并在国防安全、环境监测和资源勘探等多个领域得到应用。

研究现状与挑战

复杂海洋环境与目标多样性：由于海洋环境的复杂性和目标的多样性，水下目标跟踪技术的发展面临着重大挑战。信号的传播特性受到海洋条件的显著影响，而水下目标通常具有高机动性和隐蔽能力。
传统跟踪介质的局限性：传统的陆地跟踪介质，如电磁波和激光，在海水中会遭受严重的吸收和衰减，导致在海洋应用中的性能不佳。相比之下，声波是唯一能够在水下进行长距离传播的介质，因此成为水下目标跟踪的主要选择。

研究动机与创新点

现有综述的局限性：现有的综述往往采用狭窄的视角或场景框架，缺乏对不同操作环境的适用性，限制了读者和研究人员对问题场景的系统性理解。此外，大多数现有综述在深度学习等新兴技术驱动的范式转变之前发表，缺乏对这些根本性改变该领域方法论的最新进展的覆盖。
本文的创新点：①本文提出了一个多维度的分类框架，从目标规模、感知方法和协作模式三个维度对水下声学目标跟踪方法进行了系统分类。这一创新方法不仅阐明了水下声学跟踪系统的多样性和复杂性，还建立了一个跨映射机制，使研究人员能够从多个角度审视方法，克服了传统综述的局限性。②本文深入分析了跟踪算法中新兴的技术，重点考察了深度学习和强化学习如何革新动态水下环境的自适应算法设计。通过系统地介绍这些技术突破，弥补了现有综述中的一个重大空白，为研究人员提供了集成先进技术的参考以及未来创新的路线图。③本文通过精心构建的比较表格、技术路线图和案例研究，提炼了各种跟踪方法的基本原理、独特特征和性能指标。这种结构化的分析方法不仅有助于读者快速理解核心方法论，而且为实际应用中的技术选择和优化提供了实用的框架。④本文明确了当前挑战并提出了未来研究方向。通过系统地评估来揭示海洋环境建模、低信噪比信号处理和数据共享中的关键瓶颈。在此分析的基础上，开发了一种涵盖算法改进、技术融合、工程实施和数据协作的多维研究框架，为跨学科研究提供理论基础，并为后续研究提供可操作的指导。

背景与基础理论

本章系统地介绍了水下声学目标跟踪的理论基础，包括声信号在水下的传播特性、水下目标模型的构建以及目标状态的估计方法。
这些理论基础为后续章节中对各种跟踪方法的分类和分析提供了必要的背景知识。

水下声学信号的传播

声信号在水下的传播特性是水下声学目标跟踪的基础。声信号的传播可以通过接收信号强度（RSS）或波动方程建模来描述。在不考虑海洋环境复杂性的情况下，RSS的大小可以表示为发射器和接收器之间直线距离的函数。然而，近年来的研究越来越强调海洋环境在声信号传播中的重要性。声波作为流体中的机械波，其传播遵循流体动力学原理，由波动方程控制。

波动方程：
声信号在水中的传播可以用波动方程来描述，其一般形式为：
$\nabla^2 P = \frac{1}{c^2(r, t)} \frac{\partial^2 P}{\partial t^2}$
其中， $P$ 是声压， $c (r, t)$ 是声速，是时间和空间的函数。假设声源产生频率为 $\omega$ 的谐波信号，即 $\cdot \exp(-j \cdot \omega \cdot t)$ ，波动方程可以简化为时间无关的Helmholtz方程：
$\nabla^2 p + K^2(r) p = 0$
其中， $\frac{\omega}{c(r)}$ 是波数。
射线理论：
射线理论是一种高频近似方法，用于描述波的传播。它基于几何光学，将声能的传输视为射线，这些射线是波前的法线，指示传播方向。射线理论的基本方程为：
$(\nabla S)^2 = n^2(x, y, z)$
$\nabla \cdot (A^2 \nabla S) = 0$
其中， $S$ 是相位函数， $A$ 是振幅， $n$ 是折射率。射线理论在分析复杂声场结构方面非常有效，例如在低频声波与分层海洋底部的相互作用中。
模态理论：
模态理论提供了一种有效的方法，通过将声场表示为离散波导模的叠加来计算声传播。在分层海洋介质中，这种方法已被成功应用于解决声传播问题。声场可以表示为：
$\frac{r}{8\pi} \sum_{l=0}^{\infty} \phi_l(z_1) \cdot \phi_l(z_2) \cdot \sqrt{\nu_l} \cdot \exp(i \cdot \nu_l \cdot r)$
其中， $\phi_l(z)$ 是模态函数， $\nu_l$ 是模态的传播常数。
抛物线方程理论：
抛物线方程方法是一种有效的近似方法，用于模拟具有范围依赖和三维变化的介质参数的声传播。抛物线方程的基本形式为：
$\frac{\partial}{\partial r_p} \phi_p(r_p^\perp, r_p) = ik_0 \left\{ -1 + q \left[ k_0^{-2} \nabla^2_\perp + n^2(r_p^\perp, r_p) \right] \right\} \cdot \phi_p(r_p^\perp, r_p)$
这种方法特别适用于处理宽角传播问题。

水下声学目标模型的构建

准确的水下目标跟踪需要建立一个严格的目标模型。目标模型的构建基于目标的动力学行为和观测模型。目标模型通常包括状态转移函数 $f(\cdot)$ 和观测函数 $h(\cdot)$ 。状态向量 $x_k$ 和观测向量 $z_k$ 分别表示目标在时间 $k$ 的状态和观测值，而过程噪声向量 $w_k$ 和观测噪声向量 $v_k$ 分别表示目标运动模型和观测模型中的噪声。

目标运动模型：
目标运动模型描述了目标的动力学行为。常见的运动模型包括恒速（CV）模型和恒加速度（CA）模型。例如，CV模型假设目标以恒定速度运动，其状态转移矩阵为：
$F_{CV}^k = \begin{bmatrix} 1 & \Delta t \\ 0 & 1 \end{bmatrix}$
而CA模型假设目标以恒定加速度运动，其状态转移矩阵为：
$F_{CA}^k = \begin{bmatrix} 1 & \Delta t & \frac{\Delta t^2}{2} \\ 0 & 1 & \Delta t \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix}$
目标观测模型：
目标观测模型描述了目标的观测过程。常见的观测模型包括基于到达时间（TOA）、接收信号强度（RSS）和角度（AOA）的测量模型。例如，TOA模型通过测量声信号的传播时间来计算目标与传感器之间的距离，而RSS模型则利用声信号的能量衰减特性来估计距离。

水下声学目标的状态估计

水下声学目标跟踪使用各种状态估计方法，这些方法可以分为批量处理方法和递归方法。

批量处理方法：
- 批量处理方法将特定时间间隔内收集的所有观测数据作为一个数据集进行处理，以估计目标状态。常见的批量处理方法包括最大似然估计（MLE）、最小二乘估计（LS）、高斯-牛顿法（GN）、伪线性估计（PLE）和蒙特卡洛方法（MC）。
- 这些方法常用于高精度水下声学跟踪，方法选择取决于任务要求、运动模型和数据特性。
递归方法：
- 递归方法通过在每个时间步更新目标状态来解决批量处理方法的局限性。递归方法的关键挑战是选择合适的滤波算法或改进现有算法以满足水下目标跟踪的具体要求。
- 贝叶斯滤波是递归方法中最常用的理论，其核心思想是利用当前时间的观测数据来校正先验概率密度函数（PDF），从而获得后验概率。卡尔曼滤波（KF）是贝叶斯滤波在线性高斯条件下的最优解。
- 然而，在非线性系统中，获得最优解是不可行的，因为需要计算无限维积分。在这种情况下，扩展卡尔曼滤波（EKF）使用一阶泰勒近似进行状态估计，而无迹卡尔曼滤波（UKF）通过sigma点变换保留高阶统计信息。粒子滤波（PF）利用蒙特卡洛采样来近似状态概率分布，在强非线性系统中表现出色。

水下声学目标跟踪方法分类

本章对水下声学目标跟踪方法进行了系统分类，从目标规模、感知方法和协作模式三个维度对现有方法进行了详细的分类和分析。
这种多维分类框架有助于深入理解水下声学目标跟踪系统的多样性和复杂性，并为研究人员提供了一个从多个角度审视方法的交叉映射机制。

基于目标规模的跟踪方法

水下声学目标跟踪方法可以根据目标的规模进行分类，主要分为单目标跟踪和多目标跟踪。目标规模的分类反映了目标的数量和传感器与目标之间的交互能力。

单目标跟踪

单目标跟踪在水声学中至关重要，研究主要集中在提高对动态目标的跟踪精度和响应速度上。近年来，单目标跟踪研究取得了显著进展。由于目标运动状态的可变性，传统的单模型算法经常遇到模型不匹配问题，导致较大的跟踪误差。为了克服这一限制，交互式多模型（IMM）算法得到了发展。此外，由于传感器测量数据的异步性，需要异步融合技术来提高跟踪性能。

IMM算法：
- 背景：单模型算法在目标运动状态相对稳定时表现出满意的性能，但在实际应用中，由于目标运动的不可预测性和高度变化性，其有效性显著降低。采用单一固定模型来描述动态目标状态的内在限制通常导致模型与实际状态不匹配，从而导致较大的跟踪误差。
- 方法：IMM算法使用多个模型来表示潜在的目标运动状态，这些模型之间的转换由马尔可夫过程控制。在跟踪过程中，算法为可能的目标状态建立并行模型滤波器，用于实时机动检测。通过为每个滤波器分配权重系数和模型更新概率，系统通过加权计算生成最优状态估计，从而实现模型自适应跟踪。
- 应用：IMM算法在处理机动目标时表现出色，能够有效提高跟踪精度。例如，Chen等人提出了自适应IMM算法，通过引入加速度和速度数据来实时切换模型状态，同时提高了跟踪精度并降低了计算负载。
异步融合技术：
- 背景：由于声信号的传播速度较慢，且易受海洋环境干扰，加上传感器之间的通信延迟，实现完全同步的目标测量具有挑战性。这种异步性表现为两种不同的融合场景：按顺序测量（ISM）和非按顺序测量（OOSM）融合。
- 方法：异步融合技术通过时间注册或状态预测来同步数据。例如，Yang等人比较了基于时间注册和基于状态预测的融合算法，而Liu等人提出了一种基于延迟估计的异步粒子滤波器，通过反向传播改进权重更新。
- 应用：异步融合技术在处理传感器测量数据的异步性方面表现出色，能够有效提高跟踪性能。例如，Yan等人提出了一种基于传播延迟-位置关系的补偿方法，通过共识贝叶斯滤波器实现连续目标跟踪，提高了跟踪精度和网络寿命。

多目标跟踪

随着水下声学目标跟踪研究的推进，多目标跟踪已成为一个关键的研究重点。考虑到当前海洋环境，未来的水下目标预计多以集群形式出现，且具有更强的机动性和更好的隐蔽能力。此外，复杂的海洋环境和波动的水下声学信道通常会产生大量的杂波，而测量可能受到虚假警报和环境噪声的不确定性的影响。

基于数据关联的跟踪：
- 背景：这种方法使用数据关联算法在目标和测量之间建立对应关系。通过将贝叶斯滤波框架整合进来，复杂的多目标跟踪问题被分解为可管理的单目标跟踪子问题。
- 方法：数据关联方法包括最大似然方法（如联合最大似然JML和轨迹分裂方法TSM）和贝叶斯方法（如全局最近邻GNN、多假设跟踪MHT、概率数据关联PDA及其衍生方法JPDA和JIPDA）。这些方法在处理多目标跟踪时表现出色，但计算复杂度较高。
- 应用：PDA方法在处理高杂波密度环境时表现出色，能够有效降低假警报率。例如，Qiu等人提出了一种结合PDA和无迹卡尔曼滤波器（CKF）的方法，通过引入额外的特征信息来增强传统PDA滤波器的性能。

基于随机有限集（RFS）的跟踪：
- 背景：在多目标跟踪系统中，目标数量可能随时间动态变化，导致状态空间和观测空间之间的维度不匹配，而数据关联被归类为一个NP难问题。经验研究表明，跟踪算法中超过60%的计算资源被这个过程消耗，这强调了优化计算效率和提高实时性能的必要性。
- 方法：RFS理论提供了一种有效的框架，通过将多目标密度表示为随机集来解决多目标跟踪问题。基于RFS的多目标贝叶斯滤波器通过递归传播RFS密度来估计目标数量和状态。常见的RFS滤波器包括概率假设密度（PHD）滤波器、带势分布PHD（CPHD）滤波器和多伯努利（MB）滤波器。
- 应用：CPHD滤波器在处理未知杂波率时表现出色，能够有效降低假轨迹的数量。例如，Kim提出了一种自适应Gaussian Mixture CPHD（GM-CPHD）滤波器，通过引入滑动窗口技术来动态估计杂波率，提高了算法的稳定性和精度。

基于感知方法的跟踪方法

根据传感器感知方式，跟踪算法可以分为基于主动感知的跟踪算法和基于被动感知的跟踪算法。主动感知涉及传感器发射检测信号并接收相应的回波，而被动感知则仅接收目标发射的信号进行非接触式感知。

主动跟踪

主动声纳系统在水下目标检测和跟踪中发挥着关键作用，包括发射机、接收机和信号处理单元三个基本组成部分。发射机定期发射设计好的声脉冲，接收机捕获相应的回波，然后处理单元分析这些回波以提取关键目标参数，如位置、速度和距离。然而，主动跟踪存在操作风险，因为发射的信号可能会暴露传感器的位置，尤其是在复杂的战斗场景中，可能会危及系统安全。这一固有漏洞导致该领域的研究相对较少。

应用：
- Ferri等人开发了一种双静态声纳系统，通过非短视滚动地平线控制策略动态优化自主水下航行器（AUV）的位置，减少了定位误差。
- Son等人提出了一种基于模糊C均值（FCM）聚类的算法，通过处理残差来分解噪声、加速度和减速度分量，从而提高跟踪精度。

被动跟踪

被动跟踪系统具有三个显著优势：检测范围广、操作安全性强和能耗低。然而，由于动态环境因素（如水深、盐度变化和洋流）的存在，水下目标跟踪面临重大挑战。

结合滤波方法与数据处理技术：
- 背景：在强噪声的海洋环境中提高跟踪精度的最新进展主要集中在两个方面：（1）通过将滤波方法与先进的数据处理技术相结合，增强在复杂动态环境中的跟踪能力；（2）通过实时噪声协方差矩阵估计和调整，提高在不确定噪声条件下的跟踪精度。
- 方法：Kumar等人提出了一种预处理框架，通过在多UKF分支之前用滤波输出替换原始测量值来提高跟踪精度。Cheng等人提出了一种基于因子图框架的方法，将EKF的预测和观测部分连接起来，减少了延迟和功耗。
- 应用：这些方法在处理噪声干扰、弱信号和目标重叠等复杂条件时表现出色，能够有效提高跟踪精度。例如，Cheng等人提出的方法在处理非线性系统时表现出色，显著提高了跟踪性能。
混合滤波方法：
- 背景：另一种方法是将不同的滤波方法结合起来。例如，有研究提出了将多个无迹卡尔曼滤波器（UKF）的估计结果进行整合的集成UKF，它能够并行处理来自拖曳阵列传感器的多传感器数据。
- 方法：Luo等人提出了一种结合改进的无迹粒子滤波器（IUPF）和联合概率数据关联（JPDA）方法的混合方法，通过粒子滤波器处理非线性问题，并使用数据关联解决多目标冲突。
- 应用：这些混合方法在处理多目标跟踪时表现出色，能够有效提高跟踪精度。例如，Qian等人提出的方法在处理目标交叉点时表现出色，通过分析能量差异来优化测量关联。

基于协作模式的跟踪方法

当利用传感器进行水下声学目标跟踪时，单个传感器可以处理目标发射的信号并估计目标状态，但由于单个传感器的能量资源、带宽资源和数据处理能力非常有限，跟踪精度受到限制。因此，考虑利用多个传感器之间的协作来提高系统的跟踪性能，使系统更加稳健和可靠。传感器之间的协作模式可以根据传感器的类型分为同域融合和跨域多模态融合。

同域融合

同域融合包括两种主要方法：（1）集中式融合，将各个传感器的测量数据传输到中央处理单元（融合节点）进行统一处理和分析；（2）分布式融合，多个自主传感器或节点共享和处理信息，同时保持独立的计算和决策能力。

集中式融合：
- 背景：这种协作方法最大化了信号源信息的利用，从而最小化了系统信息的丢失，并实现了相对较高的跟踪性能。然而，这种架构需要大量的通信带宽，并且系统的可靠性较低。
- 方法：Qiu等人提出了一种基于自适应遗忘因子的集中式融合卡尔曼滤波器，通过引入自适应因子来提高滤波器的性能。
- 应用：集中式融合方法在处理高精度跟踪任务时表现出色，但受限于通信带宽和系统可靠性。例如，Hu等人提出了一种适用于异步多速率传感器的一般性融合算法，通过最优批量异步融合方法来处理异步测量数据。
分布式融合：
- 背景：为了提高数据融合在实际工程中的适用性，同时最小化对传感器通信能力、耐力和计算资源的要求，开发了用于水下声学目标跟踪的分布式融合方法。在这种框架中，多个独立的传感器或节点具有自主计算和决策能力，它们共同共享和处理信息。
- 方法：Yu等人提出了一种基于交互式多模型滤波器的分布式目标跟踪算法，通过选择性激活传感器来提高跟踪精度。
- 应用：分布式融合方法在处理传感器通信能力有限的场景时表现出色，能够有效提高系统的容错性和可扩展性。例如，Hare等人提出了一种基于反馈机制的分布式融合算法，通过在传感器节点之间共享信息来提高跟踪精度。

跨域多模态融合

声学传感器具有出色的长距离检测能力，即使在浑浊的水中也能穿透，但它们的分辨率相对较低，并且容易受到海洋生物噪声和多径效应的干扰。相比之下，光学传感器可以在近距离内捕获高分辨率图像，从而可以提取目标的详细特征。然而，它们的性能严重依赖于光照条件，并且在浑浊的水或低光照环境中会显著下降。

应用：
- Chuang等人提出了一种基于多鱼跟踪的算法，通过特征匹配和维特比数据关联来处理快速移动的鱼和频繁的遮挡问题。
- Snyder等人提出了一种基于电阻抗断层扫描（EIT）的成像技术，通过自生成电场来估计目标的速度和位置，表现出色。

小结

本章从目标规模、感知方法和协作模式三个不同角度对水下声学目标跟踪方法进行了系统分类和总结。从目标规模的角度来看，跟踪方法可以分为单目标跟踪和多目标跟踪。单目标跟踪在稳定场景中表现出色，但当处理机动目标时，其适应性必须通过多模型协作和动态切换来提高。多目标跟踪则面临目标数量动态变化和环境杂波干扰的挑战。
从感知方法的角度来看，跟踪方法可以分为主动跟踪和被动跟踪。主动跟踪依赖于主动发射的检测信号，具有高精度和长距离检测的优势，但面临暴露风险和能耗问题。被动跟踪通过接收目标辐射信号实现隐蔽检测，但容易受到环境噪声和非线性干扰的影响。在复杂动态环境中，两种方法都有其独特特点，并需要结合自适应滤波技术来应对海洋环境噪声的时间变化和不确定性。通过动态调整模型参数，可以增强系统的鲁棒性。
从协作模式的角度来看，跟踪方法包括集中式融合、分布式融合和跨域多模态融合。集中式融合从高信息利用角度出发，但面临着沉重的通信负担。分布式融合通过局部处理和信息共享提高了系统的容错性和可扩展性。跨域多模态融合结合了不同类型传感器（如声学和光学传感器）的优势，弥补了单一模态的局限性，并平衡了长距离检测与近距离精度。这种方法是未来应对复杂水下跟踪场景的重要方向。

机器学习驱动的跟踪方法新趋势

近年来，机器学习技术在水下声学目标跟踪领域引发了范式转变，这主要得益于其强大的非线性建模和自适应学习能力。
传统跟踪方法依赖于精确的物理模型和手动设计的特征，在复杂多变的海洋环境中面临模型不匹配和噪声敏感性等挑战。机器学习技术通过数据驱动的特征提取和策略优化，有效揭示低信噪比信号中的隐藏模式，增强了算法在多目标交叉和环境干扰场景中的鲁棒性。
本章将重点探讨深度神经网络（DNN）和深度强化学习（DRL）两大分支，分析它们在水下声学目标跟踪中的理论进展和实际应用，并探索机器学习方法与传统信号处理技术的协同整合潜力。

基于深度神经网络的跟踪方法

深度神经网络（DNN）在水下声学目标识别和定位方面表现出色，显示出其在水下声学目标跟踪应用中的巨大潜力。DNN能够处理复杂的声学信号，并从水下环境中提取区分性特征。

DNN在目标识别和定位中的应用

卷积神经网络（CNN）与听觉感知模型结合：有研究将CNN与听觉感知模型相结合，利用Mel频率倒谱系数从目标辐射噪声中提取特征，模拟了听觉系统的全部功能，实现了对船舶辐射噪声的有效识别。
数据增强技术与残差CNN架构：另一项研究通过数据增强技术与残差CNN架构相结合，利用深度卷积生成对抗网络增强训练数据集，显著提高了识别精度。
侧扫声纳（SSS）图像中的沉船识别：还有研究针对侧扫声纳（SSS）图像中的沉船识别，提出了基于Gentle AdaBoost模型的系统工作流程，实现了对SSS瀑布图像中沉船的自动化和精确检测。
两阶段深度残差神经网络方法：有研究提出了一种两阶段深度残差神经网络方法，首先识别距离区间，然后通过针对特定区间的模型解决源距离和深度问题，有效降低了环境参数获取不确定性的影响。
多任务学习框架：还有研究实现了多任务学习框架与自适应加权损失的CNN架构相结合，提高了深海声源定位精度。

DNN在目标跟踪中的应用前景

数据预处理阶段：
- 混合方法结合深度卷积神经网络和卡尔曼滤波：有研究提出了一种结合深度卷积神经网络和卡尔曼滤波的混合方法，通过在时间-频率图中整合目标方位信息，并采用方位加权特征学习以及基于卡尔曼的预测-校正方法，增强了在挑战性场景（如弱信号或方位目标重叠）中的跟踪鲁棒性。
- 多波束低频分析和记录（LOFAR）数据与改进的LeNet-5 CNN：另一项研究将多波束低频分析和记录（LOFAR）数据与改进的LeNet-5 CNN相结合，并通过扩展卡尔曼滤波进一步提高跟踪精度。
目标状态估计阶段：
- EKFNet框架：有研究提出了一种创新的学习框架EKFNet，用于自动化估计扩展卡尔曼滤波中的过程和测量噪声协方差参数。该框架保留了扩展卡尔曼滤波的基本架构（状态预测、测量预测和状态更新），并整合了通过时间反向传播训练的循环神经网络，以优化噪声协方差矩阵。
- 基于注意力机制的深度卷积神经网络：为解决传统目标跟踪方法对初始均方误差高度敏感的问题，有研究提出了一种基于注意力机制的深度卷积神经网络，用于稳健估计初始噪声协方差矩阵，扩展了变分贝叶斯扩展卡尔曼滤波框架。该方法显著提高了后续方位跟踪性能的稳定性和精度。

基于深度强化学习的跟踪策略

水下声学传感器网络的控制策略是决定跟踪策略有效性的重要因素之一。传感器网络内的协作关系包括传感器的调度策略和传感器间的协作控制策略。传感器网络的调度需求源于海洋深处电池供电传感器的充电难题，这严重限制了传感器网络的运行时长。此外，传感器数量过多或测量数据的频繁传输会显著消耗能源资源。相反，为了使传感器摆脱固定位置的束缚，可以将其部署在自主水下航行器（AUV）上。这种方法不仅降低了整体的部署和维护成本，还减轻了AUV群体控制的负担。因此，开发高效合理的传感器网络和AUV群体的调度策略以及协作控制机制至关重要，以在跟踪精度和能源效率之间取得最佳平衡。

传感器调度优化

传统调度策略：
- 自适应传感器调度方案：有研究提出了一种自适应传感器调度方案，该方案动态优化传感器选择和采样间隔，以在跟踪精度和能源效率之间实现最佳权衡。
- 分布式智能节点调度方法：另一项研究提出了一种分布式智能节点调度方法，该方法通过基于后验克拉美罗下界的组基前向正交搜索算法与贪婪搜索相结合，量化了节点部署对跟踪性能的影响，在不降低跟踪精度的前提下有效降低了计算复杂度。
- 节点选择算法：为解决位置漂移问题，有研究开发了一种节点选择算法，该算法将位置波动建模为漂移噪声，并通过粒子滤波推导出在漂移条件下作为节点选择标准的费舍尔信息矩阵（FIM）和互信息（MI），利用NSGA-II和TOPSIS算法实现多目标优化。
- 非合作目标跟踪方法：还有研究提出了一种非合作目标跟踪方法，该方法将互信息与交互式多模型扩展卡尔曼滤波（IMM-UKF）相结合，不仅利用互信息动态激活跟踪节点以节省能源，还引入射线追踪技术以减轻由海洋分层引起的测距误差。
DRL驱动的调度策略：
- 端到端传感器调度算法：有研究提出了一种基于dueling double deep Q network（D3QN）的端到端传感器调度算法。该算法将调度策略建模为马尔可夫决策过程（MDP），将基于水下被动跟踪的节能传感器调度过程视为一个序列决策问题。
- 自适应异步唤醒方案：为解决传感器连续运行导致的能源消耗问题，有研究提出了一种基于DRL的自适应异步唤醒方案。该方案将空闲监听策略选择建模为MDP，状态空间由四个组成部分构成：剩余能量、队列长度、空闲时间和流量间隔。奖励函数平衡了能源消耗和延迟成本，在低流量下选择较长的周期以节省能源，在高流量下选择较短的周期以减少延迟。
- 基于Q学习的路由协议：为解决UWSNs中由于稀疏部署导致的空洞区域问题，有研究提出了一种基于Q学习的接收端路由决策与机会主义路由协议相结合的方法，并引入了空洞恢复机制以绕过空洞节点。

AUV协作控制优化

CTDE框架：
- 安全协作水下目标跟踪方案：有研究提出了一种基于多智能体强化学习的安全协作水下目标跟踪方案，采用CTDE架构。每个AUV仅根据自身的传感器数据生成控制信号，从而避免了通信链路攻击的风险，确保了任务执行的安全性。
- FISHER框架：为解决DRL方法中奖励函数设计和高环境交互成本的挑战，有研究提出了FISHER框架，这是一种结合模仿学习（IL）和离线强化学习（ORL）的两阶段学习范式。该框架避免了传统RL方法中奖励函数设计的复杂性，同时提高了样本效率和策略的泛化能力。

SDN架构：
- AUV水下无线网络架构：有研究提出了一种基于SDN的AUV水下无线网络架构，用于支持多AUV协作搜索任务。该架构集成了软件定义信标、分层定位、协作控制和软件定义混合数据传输框架，以实现网络信息同步、节点定位、多AUV协作控制和智能数据传输调度。
- 基于DRL的SDN路由方法：有研究提出了基于DRL的SDN路由方法，该方法利用路径状态指示器，与传统算法相比，展现出更高的效率和智能性。它根据网络流量的变化动态调整路由策略，不仅在SDN路由方面具有实际可行性，而且表现出卓越的性能。

小结

本章系统地探讨了机器学习技术在水下声学目标跟踪中的前沿应用。深度学习利用神经网络的强大特征提取能力，实现复杂信号特征的自适应提取和状态估计参数的动态校准，显著提高了低信噪比环境下的跟踪精度。
强化学习以智能决策为核心，优化传感器调度策略和多智能体协作控制，以在全球最优跟踪性能下实现能源约束和动态环境的平衡。这些技术的引入不仅突破了传统方法的理论限制，还推动了跟踪系统从被动适应向主动优化的转变。
未来，随着多模态数据融合和轻量级模型设计的发展，机器学习技术将进一步赋能水下声学目标跟踪系统，为其在复杂海洋环境中的实际部署提供更高效的解决方案。

挑战与未来方向

本章系统地探讨了水下声学目标跟踪研究中的关键挑战，并提出了基于新兴技术（如物理信息神经网络、联邦学习、区块链和大模型）的潜在解决方案。这些挑战和未来方向的探讨旨在为后续研究提供理论基础和行动指导。

当前挑战

复杂海洋环境建模不足

问题描述：现有的水下声学目标跟踪算法大多依赖于过度简化的环境假设，这在动态海洋环境中限制了其有效性。水下声学信道具有明显的时间变化特性，受温度变化、盐度梯度、深度变化和压力波动等多种因素的影响。这些环境变量通过以下四种主要机制影响声传播：（1）有限的通信带宽，（2）延长的传播延迟，（3）增加的干扰和杂波水平，（4）较高的误码率。然而，传统的建模方法未能充分考虑这些变量之间的复杂相互作用，导致在实际场景中跟踪算法的性能不佳。
影响：这种简化的环境假设导致在实际海洋环境中，跟踪算法的性能大打折扣，无法准确地反映目标的真实位置和运动状态。

目标辐射信号的低信噪比

问题描述：随着噪声降低技术的不断发展，船舶辐射噪声和回声强度逐渐降低，而人类活动产生的环境噪声却在增加。这种反差导致目标信噪比大幅下降。在这种情况下，传统的信号处理方法已不足以进行可靠的特征提取，因为目标信号在背景噪声中变得难以区分，从而削弱了检测和跟踪的效率。
影响：低信噪比使得目标信号在背景噪声中难以识别，增加了误报和漏报的概率，严重影响了跟踪系统的性能。

跟踪精度与能源消耗的权衡

问题描述：水下目标跟踪本质上需要在跟踪精度和能源消耗之间进行权衡。提高跟踪精度通常需要融合多个传感器的数据，这会显著增加能源消耗。然而，无论是固定的水下传感器还是移动的自主水下航行器（AUV），都受到能源限制，长时间的高能耗跟踪操作是不可持续的。
影响：这种权衡限制了水下目标跟踪系统在实际应用中的可行性和效率，尤其是在长时间、高精度跟踪的场景中。

水下声学数据共享的局限性

问题描述：该领域存在严重的数据碎片化问题，主要由于以下三个障碍：（1）高昂的数据采集成本，（2）数据的领域敏感性，（3）缺乏标准化协议。这些障碍阻碍了跨机构和国际间的数据整合，导致研究工作重复，算法训练数据集不足。因此，跟踪算法的泛化能力受到严重限制，阻碍了该领域技术的进步。
影响：数据共享的局限性限制了算法的训练和优化，降低了跟踪系统的性能和可靠性。

未来方向

基于图神经网络和物理信息神经网络的海洋环境建模

解决方案：为了应对复杂海洋环境建模的挑战，可以采用结合图神经网络（GNNs）和物理信息神经网络（PINNs）的方法。GNNs能够处理图结构数据，有效表征节点之间的复杂时空关系，例如在不同位置测量声速和温度的传感器。通过构建海洋环境的图表示，GNNs可以识别环境变量之间的潜在关联，并捕捉环境变化的动态模式。同时，PINNs将声传播的物理规律作为神经网络架构中的正则化项，确保模型在学习数据特征的同时遵循基本的物理约束。这两种方法的结合建立了一个物理信息驱动的数据驱动框架，能够准确模拟复杂海洋环境中的声传播特性，为水下目标跟踪算法提供可靠的环境先验。
预期成果：这种结合方法将提高海洋环境建模的准确性，从而提高水下目标跟踪算法在动态海洋环境中的性能。

基于Transformer架构的弱信号增强和特征提取

解决方案：Transformer架构在应对低信噪比条件下目标检测的挑战时具有独特的优势。其自注意力机制和长距离依赖建模能力能够有效从噪声信号中提取特征。特别是，Swin Transformer等变体利用层次化的滑动窗口机制，能够高效地从水下声学信号中提取细微特征，同时捕捉时间和频率域中的长距离依赖关系。此外，通过结合条件生成对抗网络（CGANs），该框架可以通过生成包含目标特征的虚拟样本来增强低信噪比信号，从而扩大训练数据集。该流程包括两个关键阶段：（1）基于CGANs生成多样化的增强信号，（2）基于Transformer的特征提取。这种结合方法显著提高了弱目标信号的增强效果，提高了目标检测和跟踪系统的准确性。
预期成果：这种方法将提高在低信噪比环境下的目标检测和跟踪性能，增强系统的鲁棒性。

轻量级模型设计与能源优化策略的协同设计

解决方案：在大规模模型成为主流的背景下，轻量级技术（如模型剪枝和知识蒸馏）已成为解决水下节点能源限制的关键解决方案。模型剪枝可以消除跟踪算法模型中的冗余连接和参数，而知识蒸馏可以将复杂大规模模型的知识转移到紧凑的轻量级模型中，从而在显著减少模型大小的同时保持性能。此外，利用Transformer架构中的稀疏注意力机制可以显著降低计算需求，从而在不降低跟踪性能的前提下最小化能源消耗。这种综合方法最终实现了跟踪精度和能源效率之间的最佳平衡。
预期成果：这种方法将提高水下目标跟踪系统的能源效率，使其能够在能源受限的环境中实现长时间、高精度的跟踪。

基于联邦学习和区块链的水下声学数据共享生态系统建设

解决方案：为了应对水下声学数据共享的挑战，联邦学习提供了一种新的方法。参与机构可以在本地使用其专有数据集训练目标跟踪模型，仅将加密的模型参数或数据摘要上传到平台。这种方法可以有效保护敏感原始数据的机密性。通过采用联邦平均等聚合策略，这些分布式模型可以在多个机构之间进行协作优化，最终生成高性能的全局跟踪模型。将区块链技术与联邦学习相结合可以进一步增强这一生态系统。所有数据使用记录和模型训练过程都被不可变地记录在区块链上。智能合约可以自动执行数据共享协议和利益分配机制，从而确保数据的可信度、可追溯性和合规性。这种协同技术框架不仅促进了国际间在水下声学数据利用方面的合作，还为算法训练提供了广泛的数据集。因此，它提高了模型的泛化能力和鲁棒性，显著推动了水下声学目标跟踪领域的发展。
预期成果：这种结合方法将促进国际间的合作，提高数据共享的效率和安全性，从而推动水下声学目标跟踪技术的发展。

小结

本章系统地探讨了水下声学目标跟踪研究中的关键挑战，并提出了基于新兴技术的潜在解决方案。这些挑战包括复杂的海洋环境建模、低信噪比目标信号处理、能源效率与跟踪精度的权衡，以及数据共享的局限性。
为了应对这些挑战，提出了结合图神经网络和物理信息神经网络的海洋环境建模方法、基于Transformer架构的弱信号增强和特征提取方法、轻量级模型设计与能源优化策略的协同设计方法，以及基于联邦学习和区块链的水下声学数据共享生态系统建设方法。
这些解决方案不仅为解决当前挑战提供了理论基础，还为未来的研究方向提供了行动指导，旨在推动水下声学目标跟踪技术的发展和应用。

总结

论文通过提出一个多维度的分类框架，系统地总结了水下声学目标跟踪领域的最新进展，并强调了机器学习技术在提高跟踪精度、适应性和智能化方面的潜力。
尽管如此，仍存在诸如通信带宽受限、传播延迟长、干扰和杂波加剧以及比特错误率高等挑战。
本文认为，进一步应用人工智能方法，如GNNs、PINNs、Transformer架构和具身智能，对于提高建模精度和算法性能至关重要。此外，充分利用联邦学习和区块链技术来加强数据共享的安全性和全面性也是至关重要的。

机器学习驱动的水下声目标跟踪最新前沿！水下声目标定位与跟踪全面综述：进展、挑战与展望