【摘 要】
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针对海洋动态目标的搜索问题，引入具有复杂测量特性的侧扫声呐探测概率模型，利用更加灵活的长时域模型预测控制策略规划自主式水下航行器的搜索航迹。首先，构建了真实的侧扫声呐探测概率模型，引入Sigmoid函数并进一步定义二次探测概率，另外考虑了海底起伏地形对探测事件造成的影响。其次，基于构建出的侧扫声呐探测概率模型，利用Chapman-Kolmogorov方程和贝叶斯公式实时预测更新探测事件发生后的动态
【基金项目】
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国家自然科学基金（51909252）；
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针对海洋动态目标的搜索问题，引入具有复杂测量特性的侧扫声呐探测概率模型，利用更加灵活的长时域模型预测控制策略规划自主式水下航行器的搜索航迹。首先，构建了真实的侧扫声呐探测概率模型，引入Sigmoid函数并进一步定义二次探测概率，另外考虑了海底起伏地形对探测事件造成的影响。其次，基于构建出的侧扫声呐探测概率模型，利用Chapman-Kolmogorov方程和贝叶斯公式实时预测更新探测事件发生后的动态目标概率图。最后，将大范围预期收益引入传统的模型预测控制方法（MPC），提出长时域模型预测控制方法（FMPC），有效提高搜索效率。仿真实验结果证明了基于复杂侧扫声呐探测概率模型的FMPC方法的高效性。
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