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环境参数失配导致定位性能大幅度下降是匹配场定位所面临的难题之一. 应用贝叶斯理论对环境聚焦，是当前解决该难题的研究热点. 环境聚焦方法的实质是将未知环境参数和声源位置联合优化估计. 然而，运动声源的位置时变性限制了观测时间长度和观测信息量，因此不得不利用很有限的观测信息来实现众多参数的估计. 当航速较快或是环境信息的不确定性较大时，环境聚焦方法的效果迅速变差. 借鉴卡尔曼滤波处理非平稳过程的参数估计思想，对航速较恒定的声源，本文将多个时刻的接收信号同时反演，引入能够描述声源位置随时间变化规律的时不变参数，以较少的时不变参数间接反演多个声源位置，从而有效降低待估参数维数. 同时将当前估计结果作为下一次反演的先验信息，建立新的先验分布和代价函数，有效补偿个别异常数据，实现运动声源的连续定位. 该方法在相同的环境不确定条件下，大幅度增加了观测时间和观测信息量，可以较好地改善环境聚焦方法的定位效果.
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