[发明专利]一种基于水声探测的目标运动定位方法

权利要求书

1.一种基于水声探测的目标运动定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，通过多个水声探测节点获取多通道节点的时域波形数据；

S2，根据其他节点依次与第一个节点间时域波形的互谱函数计算得到独立的时延差量测值；

互谱函数公式如下：

其中，Y₁(m)表示通道节点1时域波形所对应的频谱，表示通道节点n时域波形所对应的频谱的共轭，S_1n(m)表示互谱函数，N表示序列长度；

按照如下公式取S_1n(m)的相位得到时延差量测值：

其中，f_m表示第m个单频点，f_s表示对时域波形的采样率，k为时间序列，N为水声探测节点的数目；

S3，根据所述时延差量测值和目标实时状态变化信息构建卡尔曼滤波算法框架；

S4，根据预设阈值对时延差量测值的统计量进行差异性统计，判决是否改进卡尔曼滤波算法，得到目标运动参数估计结果后对目标进行定位，包括以下步骤：

S41，通过多次试验统计结果得到统计量并设定阈值；

S42，通过比较统计量和设定阈值的大小判定目标是否发生强机动；

S43，若目标发生强机动结束，则修正卡尔曼滤波算法框架，得到目标运动参数估计结果；否则，不修正卡尔曼滤波算法框架，递推得到目标运动参数估计结果；

所述修正卡尔曼滤波算法框架包括：保持协方差矩阵P_k/k-1对角线值不变，其余清零处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3中所述构建卡尔曼滤波算法框架基于时延差量测值得到的测量信息的方程和目标实时状态变化信息的状态参数方程，具体包括以下步骤：

S31，设定目标初始状态的参数估计量和初始状态的参数估计量方差其中，r_x(t₀)，r_y(t₀)，v_x(t₀)，v_y(t₀)分别为目标初始位置水平分量、目标初始位置垂直分量、目标初始速度水平分量和目标初始速度垂直分量，分别为相应初始状态的估计量方差；

S32，根据上一时刻的估计量预测下一时刻的估计量按照以下状态方程得到状态预估值：

根据上一时刻的协方差矩阵预测下一时刻的协方差矩阵按照以下预测方程得到预估协方差矩阵：

P_k/k-1＝AP_k-1A^T+Q_k-1；

其中，Q_k-1为过程噪声方差矩阵；

S33，根据预估协方差矩阵并结合测量矩阵和量测噪声协方差矩阵按照以下公式计算得到最优滤波增益矩阵：

其中，R_k为量测噪声协方差矩阵；

S34，根据量测信息和测量矩阵并结合增益矩阵按照以下公式调整状态的参数估计量：

S35，根据增益矩阵和测量矩阵按照以下公式更新滤波误差的协方差矩阵：

P_k＝(I-K_kH_k)P_k/k-1；

其中，A为转移矩阵，H_k为测量矩阵，Z_k为量测信息。