[發(fā)明專利]一種多層次信息融合的純方位水下目標跟蹤算法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710365957.X
• 申請日: 2017-05-23
• 公開（公告）號: CN107192995B
• 公開（公告）日: 2020-11-06
• 發(fā)明（設計）人: 梁洪濤;康鳳舉;張建春;汪小東
• 申請（專利權）人: 西北工業(yè)大學
• 主分類號: G01S7/539
• 分類號: G01S7/539
• 代理公司: 西北工業(yè)大學專利中心 61204
• 代理人: 陳星

1.一種多層次信息融合的純方位水下目標跟蹤算法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟1：進行參數初始化，初始化參數包括模型初始概率p_ij(0)，最大模型概率p_max，模糊推理參數c_DM和σ，采樣周期T，粒子個數M，并確定目標運動模型集合中采用一個勻速模型和兩個協同轉彎模型；

步驟2：采用最小二乘法的多UUV被動信息融合預處理：

設UUV_k坐標位置(x_k,y_k,z_k)，k＝1,2…,Q,目標T坐標位置(x_T,y_T,z_T)，(α_k,β_k)表示對應UUV_k測量的俯仰角和方位角，L_k表示UUV_k根據俯仰角和方位角確定的空間定位線，A_k表示估計目標T到L_k垂足，則L_k的方程表示為

(x-x_k)/l_k＝(y-y_k)/m_k＝(z-z_k)/n_k

m_k＝cosα_ksinβ_k

n_k＝cosα_ksinβ_k

l_k＝cosα_ksinβ_k

m_k,n_k,l_k分別表示L_k的方向余弦，由m_k,n_k,l_k求解目標相對n條定位線的距離平方和d，并根據距離平方和對位置估計的偏導數為零獲得目標位置的最小二乘估計值為：

其中

D＝LMN+2TRS-S²M-R²L-T²N

步驟3：利用步驟2中最小二乘法確定的目標位置估計值，對目標進行跟蹤估計和預測，其中對于第k時刻的遞推循環(huán)估計，采用以下步驟進行：

步驟3.1：輸入交互：

根據公式

計算狀態(tài)混合估計以及協方差混合估計其中r為目標運動模型集合中的模型個數，和pⁱ(k-1|k-1)分別表示k-1時刻第i個模型的狀態(tài)估計與狀態(tài)協方差，i,j＝1,2…r，μ_ij(k-1)為k-1時刻混合概率：

為第j個模型歸一化常數，p_ij(k-1)表示k-1時刻模型M_i轉移到M_j的轉移概率，μ_i(k-1)表示k-1時刻模型M_i的概率；

步驟3.2：條件濾波：

以步驟3.1得到的和作為k-1時刻第j個模型的輸入，利用對應的粒子濾波器進行條件濾波，計算濾波輸出和p^j(k|k)；

步驟3.3：概率更新：

根據公式

計算k時刻模型j的似然函數Λ_j(k)，其中v_j(k)為模型j的濾波新息，S_j(k)為v_j(k)對應的協方差；得到模型j更新后的概率為

式中

步驟3.4：根據公式

自適應推理模型轉移概率p_ij(k)，式中為隸屬度函數：

和分別表示隸屬度函數的中心和寬度，n表示模糊規(guī)則個數；表示第n個模糊規(guī)則對應的MTP矩陣

步驟4：綜合輸出：

根據公式

計算k時刻的總體估計和總體估計誤差協方差p(k|k)；

步驟5：取k＝k+1，返回步驟3，對目標進行持續(xù)跟蹤估計，直至跟蹤結束。