[发明专利]基于分布式传感器能量比的水下运动目标扩展卡尔曼滤波跟踪方法

权利要求书

1.一种基于分布式传感器能量比的水下运动目标扩展卡尔曼滤波跟踪方法，其特征在于，包括步骤：

1)在水下布放由M个传感器节点组成的网络，各传感器节点用以接收目标辐射出的声信号，并对获得的声信号按频率进行采样，然后序贯计算各个传感器节点对应时间段内声信号的能量测量值；

2)根据目标在水下的运动规律建立运动状态方程；

目标的运动状态方程写作：

X(k+1)＝Φ·X(k)+Γ·w(k)

状态转移矩阵：

过程噪声矩阵：

w(k)是概率分布为N(0,Q(k))的零均值高斯白噪声，

过程噪声的协方差矩阵：

q是过程噪声强度，T是相邻采样点间的时间间隔；

3)根据步骤1)中各传感器节点获得的能量测量值，计算M个传感器节点中每两个节点间声能的比值并取对数，作为观测量，构建原始观测方程；以目标运动规律为依据对原始观测方程做线性化处理，得到线性的等效观测方程；

4)配置滤波迭代方程，得到状态估计的时间更新方程和测量更新方程、估计误差协方差的时间更新方程和测量更新方程；

5)根据步骤4)滤波迭代方程进行滤波迭代后，得到各时刻最优状态。

2.根据权利要求1所述的基于分布式传感器能量比的水下运动目标扩展卡尔曼滤波跟踪方法，其特征在于，所述的步骤1)中，各个传感器节点获得的目标辐射出的声信号为：

E i ( k ) = γ i · S ( k ) | | L i ( k ) - L T ( k ) | | α / 2 + n i ( k ) ]]>

式中，Ei(k)表示第k时刻第i个传感器接收的目标辐射的能量大小；γi表示第i个传感器的接收增益；S(k)表示距离声源1m处获得的声能强度；LT(k)和Li(k)是3×1向量，分别表示声源目标和第i个传感器的位置，||LT(k)-Li(k)||是声源目标和第i个传感器的欧氏距离；α是衰减因子，与海底海面反射的影响有关；ni(k)是方差为σi2的零均值高斯白噪声，ni(k)～N(0,σ2)，σ2为噪声方差。