[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

摘要

本发明提供的是一种多被动声纳非合作多目标线谱信息融合方法。步骤1、局部跟踪滤波；步骤2、随机有限集建模；步骤3、标签建模；步骤4、数据关联；步骤5、数据融合；步骤6、标签更新；步骤7、判断所有浮标是否都参与完融合；步骤8、随着时间t的递增，循环迭代步骤1‑步骤7，即可持续地对水下目标的进行跟踪，并根据标签的变化规律可以推断出目标的运动态势。本发明在假设目标辐射噪声的线谱频率稳定且缓慢变化的前提下，通过融合多被动声纳的线谱频率信息，实现对水下多目标的位置及运动态势估计，此外本方法还具有结构简单易于工程实现、计算量小等优点。

主权项

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且关联的目标线谱频率，采用加权数据融合及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、判断所有浮标是否都参与完融合，若所有浮标都参与完融合，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。