[发明专利]一种被动声纳非合作目标线谱信息融合方法

说明书

本发明提供的是一种被动声纳非合作目标线谱信息融合方法。1、建立一个随机有限集，将一个随机量测有限集；2、在t时刻，为当前时刻的量测有限集中每个元素频率赋予权重值；3、利用t‑1时刻线谱频率的状态估计预测出t时刻该线谱频率的频率状态，得到线谱频率预测有限集；4、在t时刻，将线谱频率的量测有限集和预测有限集进行数据关联，得到关联矩阵；5、针对不同的关联关系进行加权融合，得到当前时刻t的融合估计结果；6、对不同情况的线谱频率状态的权重值进行更新；7、进行线谱频率的剪枝和提取；8、迭代循环步骤1至步骤7，得到目标线谱频率估计。本发明提供了一种算法结构简单、计算量小的被动声纳非合作目标线谱信息融合方法。

技术领域

本发明涉及的是一种水声信号融合方法，具体地说是一种被动声纳非合作目标线谱信息融合方法。

背景技术

海洋资源是地球一大宝贵资源，随着陆地资源的日益紧张，大力发展海洋事业、科学利用海洋资源为世界各临海国的主要任务之一，所以，海上目标的远距离探测是十分必要的。由于海水介质的传播特殊性，除声波外其他常见的传播媒介(如光、电、磁等)都无法实现远距离的信号传输，因此，基于声波传输的声纳技术成为了这项技术的关键。

由于声纳探测过程中可能会夹杂着大量的干扰目标信息，因此通常要对探测声纳的量测数据进行滤波处理。多目标数据融合跟踪方法凭借其优异的滤波性能，因此得到了广泛应用。“声纳多目标跟踪”(戴明桢,崔少辉.南京航空学院学报,1991(4):130-134.)；“组网声纳目标跟踪技术”(刘威.学位论文.哈尔滨工程大学,2017.)；“一种主动声纳单频跟踪方法”(胡鹏,冯金鹿,李然威.专利申请号：CN201811069753)等文献中，利用目标位置信息，通过多目标跟踪方法实现对水中目标的探测。“Bayesian multiple targettracking in forward scan sonar images using the PHD filter”(Clark D E,BellJ.IEE Proceedings-Radar,Sonar and Navigation,2005,152(5):327-0.)；“一种基于自适应粒子群优化的前视声纳水下目标跟踪方法”(王兴梅,王国强等.专利申请号：CN201810757443)；“一种基于前视声纳的改进核相关滤波水下目标跟踪方法”(王兴梅,段兵华,王国强.专利申请号：CN201810870281)等文献中，对前视(或侧扫)声纳图像中的目标进行探测，实现了对距离较近的多目标检测与跟踪。虽然上述方法都取得了不错的效果，但这些方法都是基于主动式声纳探测模式，而在远距离探测中主动式声纳通常会由于探测距离近等缺点，限制了主动式声纳探测的应用。

由于被动式探测的声纳具有良好的隐蔽性、探测距离远等优点，因此被广泛应用在大范围场景下的目标监视中。由于被动式探测声纳无法像主动式声纳获取较多可靠的非合作目标特征，因此很多传统上的主动式声纳数据跟踪融合方法都很难使用。“被动定向声纳浮标的目标运动分析”(李居伟,徐以成,孙明太.电光与控制,2011,18(12).)；“一种基于交互多模型的被动目标跟踪方法”(权恒恒,周彬等.专利申请号：CN201810697477)；“一种水声多目标自主检测与方位跟踪方法”(李峥,黄海宁,李宇.专利申请号：CN201310703672)等文献中，利用目标方位信息对目标进行数据融合跟踪，从而实现探测功能。但是，获取目标方位信息通常需要多声纳或矢量声纳，这不仅会导致成本大幅提高，而且也在应用场景上大幅受限。