[发明专利]一种多层次信息融合的纯方位水下目标跟踪算法

说明书

本发明提出一种多层次信息融合的纯方位水下目标跟踪算法，分为三个层次，第一层，利用最小二乘法对目标进行初步跟踪定位，并计算其估计状态值作为第二层AFIMM的输入值；第二层，设计模糊自适应多交互模型AFIMM,优化设计AFIMM运动模型集，提出模糊自适应的模型转移概率的方法；第三层，设计了重采样的粒子滤波作为AFIMM每一步迭代滤波结构实现信息融合。本发明在多UUV协同系统的纯方位目标跟踪过程中，通过多层次信息融合框架设计，滤波精确更高，能够满足多UUV协同水下目标跟踪的目标。

技术领域

本发明属于水下目标跟踪领域，具体为一种多层次信息融合的纯方位水下目标跟踪算法。

背景技术

水下目标跟踪按照声呐等传感器工作方式主要分为两种方式：主动和被动。主动探测方式主要利用水下传感器主动发出探测信号获得目标运动参数，但是这种方式由于自身向外界辐射水下信号，容易被敌方探测设备获得，隐蔽性弱；而被动探测方式仅仅通过对目标辐射噪声进行被动接受，获取目标运动参数，由于其具有隐蔽性和抗干扰性，是目前水下目标远距离隐蔽探测与跟踪的最主要方式，对于提高水下无人航行器(underwaterunmanned vehicle，UUV)探测性能和生存能力有重要的作用。

其中，纯方位目标跟踪(bearing-only tracking,BOT)是在被动探测的情况下,仅仅利用目标的方位信息,估计目标运动参数的过程同时也为战场态势评估和威胁估计提供决策支持，对于作战UUV具有自主攻击型武器来说极其重要，往往可是给予敌方目标出其不意的毁灭性打击。但是由于观测量较少导致目标跟踪精度降低，所以通过多UUV协同实现水下目标跟踪是研究重点。

多UUV协同系统通过搭载的多个被动探测设备同时测量目标的角度，依据目标与探测设备之间的空间、时间、功能、能源分布关系，通过数据融合实现对目标的水下定位与跟踪，不仅可以弥补单个UUV探测信息不足的缺点，还可以实现在大范围空间内获取高精度的水下目标信息。

多UUV协同系统通过搭载的多个被动探测设备同时测量目标的角度，依据目标与探测设备之间的空间、时间、功能、能源分布关系，通过数据融合实现对目标的水下定位与跟踪，不仅可以弥补单个UUV探测信息不足的缺点，还可以实现在大范围空间内获取高精度的水下目标信息。

为此，从多UUV协同系统的纯方位目标跟踪特点出发，本发明设计一种多层次信息融合的纯方位水下目标跟踪算法，用于实现UUV协同系统的水下目标跟踪。

发明内容

本发明针对多UUV协同系统的纯方位目标跟踪问题，提出一种多层次信息融合的纯方位水下目标跟踪算法：第一层，利用最小二乘法(Least Square,LS)对目标进行初步跟踪定位，并计算其估计状态值作为第二层AFIMM的输入值；第二层，设计模糊自适应多交互模型AFIMM(Adaptive Fuzzy Interacting Multiple Model),优化设计AFIMM运动模型集，提出模糊自适应的模型转移概率的方法；第三层，设计了重采样的粒子滤波(ParticleFilter,PF)作为AFIMM每一步迭代滤波结构实现信息融合。

本发明技术方案为：

所述一种多层次信息融合的纯方位水下目标跟踪算法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：进行参数初始化，初始化参数包括模型初始概率p_ij(0)，最大模型概率p_max，模糊推理参数c_DM和σ，采样周期T，粒子个数M，并确定目标运动模型集合中采用一个匀速模型和两个协同转弯模型；

步骤2：采用最小二乘法的多UUV被动信息融合预处理：

根据多个UUV各自得到的目标位置，利用最小二乘法确定目标位置估计值；