[发明专利]一种被动声纳非合作目标线谱信息融合方法

权利要求书

1.一种被动声纳非合作目标线谱信息融合方法，其特征是：

步骤1、将t时刻目标线谱频率状态f_t建模为一个随机有限集F_t，将声纳目标线谱的量测z_t建模为一个随机量测有限集Z_t；

步骤2、在t时刻，为当前时刻的量测有限集Z_t中每个元素频率z_t赋予权重值ω；

步骤3、根据目标线谱频率转移模型，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f_t|t-1，得到线谱频率预测有限集F_t|t-1；

步骤4、在t时刻，将线谱频率的量测有限集Z_t和预测有限集F_t|t-1进行数据关联，得到关联矩阵α_t；

步骤5、利用关联矩阵中量测频率和预测频率的关联关系，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

步骤6、根据线谱频率关联和融合的结果，对不同情况的线谱频率状态的权重值进行更新；

步骤7、根据线谱频率的权值的不同，进行线谱频率的剪枝和提取；

步骤8、随着时间增长，迭代循环步骤1至步骤7，持续滤除干扰线谱频率，对被动声纳非合作目标线谱频率信息进行融合估计，得到目标线谱频率估计。

2.根据权利要求1所述的被动声纳非合作目标线谱信息融合方法，其特征是步骤1具体包括：在t时刻，目标的线谱状态中包含当前时刻新生的线谱频率f_B，t，还包括从t-1时刻存活到t时刻的线谱频率f_S，t|t-1以及消失灭亡的线谱频率，根据随机有限集理论将t时刻目标线谱频率状态建模为一个随机有限集

其中，为一个在t时刻具有m_B，t个新生的线谱频率的有限集；为一个从t-1时刻存活到t时刻的m_S，t个存活的线谱频率的有限集；用空集表示灭亡的线谱频率的集合；

在t时刻，量测中包括真正目标的线谱频率z_θ，t以及干扰线谱的频率z_κ，t，根据随机有限集理论将目标线谱频率的量测数据视为一个由有限个随机元素组成的集合，将t时刻量测的线谱频率建模为一个随机量测有限集

Z_t＝Z_Θ，t∪Z_K，t

其中，为t时刻真正目标的线谱频率的一个随机有限集，为t时刻干扰线谱频率的一个随机有限集，m_θ，t为t时刻量测中真正目标的线谱频率个数，m_κ，t为t时刻量测中干扰线谱频率个数。

3.根据权利要求1所述的被动声纳非合作目标线谱信息融合方法，其特征是步骤2具体包括：设任意线谱频率连续n帧数据中都未检测到即视为干扰线谱，所有的线谱频率状态通过权重值ω来体现连续未检测到的次数，即线谱频率状态通过(f，ω)表示，在t时刻，对于一个新生的线谱频率，令其ω＝n进行权重赋值；而对于一个存活的线谱频率，令其继承上一时刻的权重值，即ω＝ω_t-1。

4.根据权利要求3所述的被动声纳非合作目标线谱信息融合方法，其特征是步骤3具体包括：设所有的线谱频率状态都通过一个线性离散的模型进行表示，即f_t＝A_t|t-1·f_t-1+B_t·U_t+w_t，其中，A_t|t-1为线谱频率从t-1时刻转移到t时刻的马尔科夫转移系数，B_t为模型参数，U_t为系统的控制量，w_t为过程噪声且服从一个零均值的高斯分布N(0，Q)，Q正态分布的方差，从t-1的线谱频率状态预测t时刻的线谱频率状态为：f_t|t-1＝A_t|t-1·f_t-1+B_t·U_t，得到预测线谱频率状态集其中m_S，t|t-1表示从t-1时刻到t时刻预测的存活目标数量。