[发明专利]多约束条件下的水下潜艇航迹模拟方法和装置及设备

说明书

本申请涉及一种多约束条件下的水下潜艇航迹模拟方法和装置及设备，其中方法包括：获取水下目标的初始位置概率分布和水下目标的运动学参数的概率分布；在采样时间序列的初始时刻，根据初始位置概率分布对水下目标的初始位置进行采样，并根据水下目标的运动学参数的概率分布对水下目标的运动学参数进行采样，得到首个航迹点；基于首个航迹点，按照采样时间序列采用马尔可夫模型依次得到位于首个航迹点后的各航迹点，生成相应的水下目标航迹；其中，马尔可夫模型用于表征水下目标运动的随机过程。其只需要分别独立进行初始位置的采样和运动状态的采样即可，这就大大降低了水下目标航迹模拟的难度系数，使得水下目标航迹模拟更加简单，且易于实现。

技术领域

本申请涉及水下目标搜索技术领域，尤其涉及一种多约束条件下的水下潜艇航迹模拟方法和装置及设备。

背景技术

水下目标三维航迹模拟指的是在执行搜索路径规划之前，对目标(即，水下航行器，如：水下潜艇)的轨迹进行分析和预测，并给出其轨迹的概率分布，其对搜索路径规划提供了有效参考。通常，水下目标航迹模拟的方法包括基于航迹点的轨迹关联法和随机采样模拟法等。

其中，基于航迹点的轨迹关联法主要是应用在目标检测盒跟踪上，需要预先得到(包含噪声和干扰)的轨迹点集，然后根据各种约束条件找到可能的轨迹。而水下搜索路径规划任务通常需要在探测到目标之前进行，因此该方法在任务时序上是不可行的。而关于随机采样模拟法，则是一种利用统计模拟方法解决复杂问题的数值型求解方法。在最优搜索路径规划任务中，该方法的作用是获取目标航迹样本集合来表征目标运动轨迹的概率分布。在该方法中，目标的运动状态需要多个状态变量进行描述，但是这些变量的联合概率分布的求解和表述非常复杂，这就使得在使用随机采样模拟法进行水下目标航迹模拟时的难度系数较大。

发明内容

有鉴于此，本申请提出了一种多约束条件下的水下潜艇航迹模拟方法，可以大大降低水下目标航机模拟的难度系数。

根据本申请的一方面，提供了一种多约束条件下的水下潜艇航迹模拟方法，包括：

获取水下目标的初始位置概率分布和水下目标的运动学参数的概率分布；

在采样时间序列的初始时刻，根据所述初始位置概率分布对所述水下目标的初始位置进行采样，并根据所述水下目标的运动学参数的概率分布对所述水下目标的运动学参数进行采样，得到首个航迹点；

基于所述首个航迹点，按照所述采样时间序列采用马尔可夫模型依次得到位于所述首个航迹点后的各航迹点，生成相应的水下目标航迹；

其中，所述马尔可夫模型用于表征所述水下目标运动的随机过程。

在一种可能的实现方式中，所述初始位置概率分布根据当前任务类型进行确定；

所述水下目标的运动学参数的概率分布根据所述水下目标的参数信息进行确定。

在一种可能的实现方式中，还包括：

选定坐标系并建立所述水下目标的运动模型；所述运动模型中的状态变量为：[x，y，z，v，θ，v_z]；

根据所述运动模型的动力学公式求解出状态转移矩阵；

其中，所述水下目标的运动模型的动力学公式基于马尔可夫模型确定；

x，y，z分别是水下目标在各坐标轴上的坐标，v，θ分别是水下目标在XY平面上的速度和航向，v_z是水下目标在Z轴方向的速度。

在一种可能的实现方式中，采用所构建的马尔可夫模型依次得到位于所述首个航迹点后的各航迹点，生成相应的水下目标航迹之后，还包括：将所述水下目标航迹添加至航迹样本集合中的步骤。