[发明专利]一种基于主被动联合声纳阵列的目标路径跟踪方法

说明书

本发明公开了一种基于主被动联合声纳阵列的目标路径跟踪方法，涉及海洋技术领域，该方法利用主动声纳和被动声纳联合对被跟踪目标进行发现、监视和跟踪，综合规划协调阵列中各个声纳的工作状态以减少相互间干扰，在进行目标路径跟踪时，以阵列中各个声纳的量测数据为基础，通过基于先验概率的卡尔曼融合估计滤波器解算目标运动状态、处理由浅海环境干扰、传感器量测信息不同步以及系统未建模动态引起的非线性特性，并引入自适应因子处理滤波器中量测噪声方程矩阵的不确定性和时变特性，可以实现对运动的被跟踪目标的准确跟踪。

技术领域

本发明涉及海洋技术领域，尤其是一种基于主被动联合声纳阵列的目标路径跟踪方法。

背景技术

浅水运动目标的指在小于10米的水深中能够自主运动的各类人造航行器，这些目标体积小、运动速度慢，很难被岸基探测设施发现，因此无法进行准确的识别和跟踪。

发明内容

本发明人针对上述问题及技术需求，提出了一种基于主被动联合声纳阵列的目标路径跟踪方法，本发明的技术方案如下：

一种基于主被动联合声纳阵列的目标路径跟踪方法，该方法包括：

在每个检测时段内，控制主被动联合声纳阵列中各个声纳的工作状态保持不变，主被动联合声纳阵列中的声纳包括若干个主动声纳和被动声纳，每个被跟踪目标对应至少一个声纳；

对于每个被跟踪目标，在第i个检测时刻通过主被动联合声纳阵列中对应的声纳获取被跟踪目标的N_i个量测变量记为其中第k个量测变量表示被跟踪目标与第k个声纳之间的距离，k≥1；

根据第k-1个状态变量及其对应的第k-1个均方根矩阵计算得到第k个预测值其中和为预设初始值；

根据第k个预测值第k-1个状态变量和第k-1个均方根矩阵确定状态变量与量测变量之间的第k个耦合方差矩阵

利用第k个量测变量第k个预测值和第k个耦合方差矩阵更新得到第k个状态变量及其对应的第k个均方根矩阵

若kN_i，则令k＝k+1并再次执行根据第k-1个状态变量及其对应的第k-1个均方根矩阵计算得到第k个预测值的步骤；

若k＝N_i，则利用得到的N_i个状态变量对被跟踪目标进行路径跟踪；

在当前检测时段结束时，基于主被动联合声纳阵列中各个声纳的波束干扰关系调整主被动联合声纳阵列中各个声纳的工作状态，并在下个检测时段重新进行目标路径跟踪。

其进一步的技术方案为，该方法还包括：

基于先验概率的滤波器确定状态变量与量测变量的联合高斯概率密度服从分布且有：

第k个预测值及其方差矩阵为：

状态变量与量测变量之间的第k个耦合方差矩阵为：

采用高斯噪声特性进行线性变换后确定第k个预测值和第k个耦合方差矩阵

其中，H^k(X_i)＝||X_i||₂且X_i表示状态变量，为零均值高斯白噪声的方差矩阵，为预设初始值。

其进一步的技术方案为，第k个预测值第k个耦合方差矩阵

其中，N_x为系数且2N_x为[0,k]区间内最大的偶数，r为系数，