[发明专利]一种多被动声纳非合作多目标线谱信息融合方法

权利要求书

1.一种多被动声纳非合作多目标线谱信息融合方法，其特征是：

步骤1、在分布式多被动声纳非合作多目标线谱信息融合系统中，利用局部跟踪滤波器将声纳获取的t时刻m_t个量测线谱频率信息进行滤波，得到局部跟踪滤波器滤波后的目标线谱频率信息的估计

步骤2、对局部跟踪滤波器得到的目标线谱频率估计进行随机有限集建模，得到t时刻局部跟踪滤波器目标线谱频率估计集合F_t；

步骤3、t时刻，将各个局部滤波器的序列编号作为标签，不同声纳的目标线谱频率估计的集合F_t中的元素利用标签进行标记，得到t时刻序列编号为l的标签目标线谱频率估计集合

步骤4、将两个不同标签的中的线谱频率进行数据关联，计算得到关联矩阵α_t；

步骤5、根据关联矩阵α_t中不同局部滤波器线谱频率关联关系分为两部分融合：将这两个不同标签的局部滤波器中所有关联上的目标线谱频率，采用凸组合法进行数据融合；将未关联上的目标线谱频率进行保留，最后将这两部分结果组合作为得到融合后的估计结果

具体的，以最近邻法理论作为数据关联方法，以两个频率差的绝对值作为关联度量，对不同的标签的中的线谱频率进行数据关联算得到关联矩阵α_t，即

其中，d_ij表示第i行的线谱频率与第j列的线谱频率的差值的绝对值，即n_i和n_j分别表示两个不同标签的中的线谱频率个数，令d_T表示关联门限，若d_ij＜d_T，则表示对应的不同标签中的线谱频率关联上，反之则表示关联不上；

线谱频率关联关系进一步划分为三种情况：关联状态d_ij仅存在三种可能性：①关联上且d_ij同时为行、列值最小；②关联上但不满足行、列值最小；③未关联上，即

min(d_i，：)和min(d_：，j)分别表示关联矩阵第i行和第j列的最小值；

步骤6、根据数据关联情况，将融合后的估计频率进行标签更新；

步骤7、判断所有声纳是否都参与完融合，若所有声纳都参与完融合，则得到t时刻全局的估计结果否则将重复步骤4至步骤7，将未参与融合的局部融合估计与融合后的估计结果进行数据关联融合，直至得到最终的全局的估计结果

步骤8、随着时间t的递增，循环迭代步骤1-步骤7，持续地对水下目标的进行跟踪，并根据标签的变化规律推断出目标的运动态势；

随着时间t的递增，若多个频率标签变化一致的视为同一目标的线谱频率，多个频率标签变化不同的视为不同目标的线谱频率，即：

若标签随着时间t递增而不发生明显变化，且长期为“0”，“0”表示融合后线谱频率估计的标签，则出该频率源自环境噪声、共频干扰或较强声源的干扰目标；

若标签随着时间t递增而发生明显规律性变化，推断出该水下目标随着时间t，从各个出现标签的声纳探测范围内经过，即得到该目标的运动轨迹。

2.根据权利要求1所述的多被动声纳非合作多目标线谱信息融合方法，其特征是：步骤1中，对于分布式多被动声纳各节点所采集到的目标线谱频率数据，局部跟踪滤波器间相互独立处理。

3.根据权利要求1所述的多被动声纳非合作多目标线谱信息融合方法，其特征是：步骤2中，t时刻局部跟踪滤波器目标线谱频率估计是一个由随机有限个目标线谱频率估计元素组成的集合，即

在t时刻，目标估计线谱频率中包括有限随机的目标线谱频率估计所组成的集合，还包括有限随机的未被局部跟踪滤波器滤掉的干扰线谱频率所组成的集合，t时刻局部跟踪滤波器目标线谱频率估计集合F_t表示为：F_t＝F_Θ，t∪F_K，t，U表示数学上的并集，表示在t时刻由目标线谱频率估计所组成的一个随机有限集，m_θ，t表示这个集合的线谱频率个数，表示由未被局部跟踪滤波器滤掉的干扰线谱所组成的一个随机有限集，m_K，t表示这个集合的线谱频率个数。