陈 烨，路绳方，高 阳，盛安冬

(1.南京工程学院人工智能产业技术研究院，江苏 南京 211167;2.南京理工大学自动化学院，江苏 南京 210094)

水下传感网络作为海洋国土信息获取的重要平台之一，其在海洋数据采集、海水污染预测与评估、远洋资源开采、海洋监测、协同舰队作战、目标定位与跟踪等方面发挥着越来越重要的作用，受到了世界各国有关部门的高度重视［1-3］。水下传感网络中，相比于目标主动跟踪，被动跟踪具有探测范围广、接收隐蔽、安全系数高、反辐射作战能力强等优势。纯方位目标运动分析是目标被动跟踪领域中的有力技术手段［4］。

为解决水下目标被动跟踪问题，多种基于卡尔曼滤波的非线性滤波算法被应用于解决此问题，例如扩展卡尔曼滤波算法［5］、不敏卡尔曼滤波算法［6］、伪线性量测卡尔曼滤波算法［7］、基于粒子滤波的被动跟踪算法［8-9］等。

由于扩展卡尔曼滤波算法在某些应用场合中会发散，不再满足应用需求，I.Arasaratnam and S.Haykin提出了容积卡尔曼滤波算法(Cubature Kalman Filter，CKF)［10］。并证明其在相同计算量的前提下比不敏卡尔曼滤波算法有更高的估计精度。为提高CKF算法在实际应用中的数值计算稳定性，I.Arasaratnam等随后提出了均方根容积信息滤波算法(Square Root Cubature Information Filter，SRCIF)［11］。

受应用场合制约，水下传感网络通常采用电池等设备供能，且充电/更换电池极不便利。由节点耗能模型可知，各节点的通信能耗占总能耗的绝大部分［12］。

为此，本文将事件触发机制运用到水下传感网络中，管理各节点的通信过程。事件触发机制指的是仅在满足一定条件时各节点与融合中心进行信息交互，其余时刻不交互，可从根本上减少通信量，近年来受到国内外研究人员的广泛关注。……