[发明专利]基于方位信息多被动探测平台水下航行器数据的融合方法

说明书

本发明提出一种基于方位信息多被动探测平台水下航行器数据的融合方法，包括步骤1，至少两个不同位置的探测平台分别测量水下航行器的方位角信息，根据所述方位角信息计算所述水下航行器的定位信息；步骤2，构建多传感器多目标跟踪场景，将多个所述水下航行器的定位信息发送到融合中心进行数据融合处理得到定位结果；步骤3，对所述定位结果进行跟踪，根据GM‑PHD滤波器分别计算其在不同时刻的后验强度和预测强度，通过本发明的方法能够实现大范围的目标运动态势较为准确的估计。

技术领域

本发明涉及一种水声信号融合技术，具体涉及一种基于方位信息多被动探测平台水下航行器数据的融合方法。

背景技术

二十一世纪是海洋世纪，当前一股空前的“海洋热”席卷全球，我国拥有 1.8万多公里的海岸线，1.4万公里的岛岸线，以及广阔的海洋活动空间和丰富的海洋资源。为保障我国的海洋合法权益，大力发展海洋事业、建设海洋强国势在必行。然而，由于海洋环境的复杂性以及人类在水下活动的日益活跃，这令探测原本隐蔽性就在不断提高的水下目标变得更加困难。幸运的是，20世纪70年代美国海军偶然发现通过融合多个声纳数据可以提高对目标的探测能力。至此，数据融合技术逐渐出现在人们的视野之中，并广泛地应用在雷达、声纳、自动化等领域。

期刊(方君,戴邵武,聂子健.主动声纳浮标基于CKF的潜艇目标跟踪算法. 仪表技术,2018(03):19-35.)、专利(李峥,黄海宁,李宇.一种水声多目标自主检测与方位跟踪方法.申请号：CN201310703672)和专利(梁洪涛,康凤举,张建春, 汪小东.一种多层次信息融合的纯方位水下目标跟踪算法.申请号： CN201710365957)等利用目标的位置信息，通过时间序列数据的融合方法实现对水下目标的探测。但是，这些方法都是基于单声纳平台的探测数据融合方法，不仅时/空间的探测覆盖范围有限，其系统的可靠性、融合算法的估计精度等都相对不高。为此，基于多声纳平台的探测数据融合方法得到了大力发展。文献(X.Sheng,Y.Chen,L.Guo,J.Yin,and X.Han,Multitarget tracking algorithm usingmultiple GMPHD filter data fusion for sonar networks,Sensors (Switzerland),vol.18,no.10,2018.)利用空间分布不同的多声纳组网进行探测，探测性能和传统单声纳探测相比有了提升。但是，这些方法均依赖于主动声纳探测的目标位置信息，不仅容易暴露声源声纳的位置，其探测距离也会大幅受限。

被动声纳不发射探测信号，仅通过接收的目标辐射噪声来获取目标的特征参数，具有很好的隐蔽性，除此之外，由于仅需要考虑单程的传播损失，因此被动式探测声纳的探测距离相对较远，因此在大范围水下目标探测和跟踪场景中，被动式探测声纳得到了更加广泛的应用。但是被动式探测声纳无法像主动式声纳那样可以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。在被动探测系统中，依靠多元阵或矢量声纳探测可以得到目标的方位角信息，方位角信息作为被动探测获得的有效信息之一，近年来也一直被作为研究的重点和热点。因此，本发明提出了一种基于方位信息的多被动探测平台水下航行器数据融合方法。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于方位信息的多被动探测平台水下航行器数据融合方法，能够实现大范围的目标运动态势较为准确的估计。该方法包括如下步骤：

步骤1，至少两个不同位置的探测平台分别测量水下航行器的方位角信息，根据所述方位角信息计算所述水下航行器的定位信息；

步骤2，构建多传感器多水下航行器跟踪场景，将多个所述水下航行器的定位信息发送到融合中心进行数据融合处理得到定位结果；

步骤3，对所述定位结果进行跟踪，根据GM-PHD滤波器分别计算其在k-1 时刻的后验强度，和k时刻的预测强度。

特别地，所述步骤1中根据所述方位角信息计算所述水下航行器的定位信息，具体包括：对于第一探测平台T和第二探测平台R，定位方程如下所示