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原文传递分布式平台水声目标跟踪融合方法研究

论文题名：	分布式平台水声目标跟踪融合方法研究
关键词：	水声目标;目标探测;目标跟踪;GMPHD滤波器;反馈滤波;异步融合
摘要：	水声目标探测一直以来都在声纳领域中是一个热门的研究课题。由于分布式平台联合探测相比单平台探测具有很多探测优势，因此逐渐成为研究热点。本文重点研究了分布式平台水声目标跟踪融合方法，旨在解决在目标漏检和大量假目标干扰环境下的水声目标跟踪检测问题。　　对水声目标探测过程中假目标干扰问题进行了研究。分析了有限集统计学理论和GMPHD滤波器实现方法，并借助OSPA评估方法，重点分析了在大量的假目标干扰时GMPHD滤波器的算法性能。试验结果表明GMPHD滤波器不仅可以稳健地滤除大量的假目标，还具有明显的计算优势。海试试验数据处理结果进一步验证了GMPHD滤波器可以解决水声目标探测过程中的假目标干扰问题。　　对水声目标探测过程中目标漏检问题进行了研究。在分布式平台融合检测模型框架下，以GMPHD滤波器为基础，提出了基于反馈滤波的分布式平台水声目标跟踪算法。该算法不仅能够解决大量假目标干扰问题，还通过融合多个平台的估计结果，解决了由目标漏检所导致的跟踪性能下降的问题。此外，利用反馈滤波器还解决了在检测概率下降时，GMPHD滤波器无法对目标个数进行准确估计的问题，提高了局部滤波器的目标跟踪检测能力。仿真试验验证了在大量假目标干扰环境下，该算法具有稳健的解决目标漏检问题的能力。　　对分布式平台水声目标跟踪方法中的航迹问题进行了研究。在基于反馈滤波的分布式平台水声目标跟踪算法的输入端，针对平台量测数据中可能缺失目标速度信息的问题，讨论了直观航迹起始算法、逻辑航迹起始算法和修正逻辑航迹起始算法，解决了缺少速度信息时的算法应用问题。在基于反馈滤波的分布式平台水声目标跟踪算法的输出端，针对该算法无法提供目标航迹信息的问题和全局估计中可能存在假目标的问题，结合标记法、数据关联法和外推法，提出了基于标记关联的分布式平台航迹融合算法。仿真试验证明了这种算法能够准确、连贯地形成目标航迹。　　对分布式平台目标跟踪方法中的异步融合问题展开研究。针对水声工程中常见的平台观测周期不同、平台观测起始时间不同、目标漏检和数据丢包导致的异步融合问题，本文借助异步序贯融合思想，提出了基于动态转移矩阵的异步序贯融合算法，解决了异步数据融合问题，并形成了目标航迹。针对先验信息缺失情况下的异步数据融合问题，本文提出了基于高斯混合的分布式平台异步数据融合算法。该算法利用高斯混合融合法对一段时间内的局部估计进行数据融合，降低了数据融合时对数据同步性的要求，解决了先验信息缺失时的异步数据融合问题，得到了目标的轨迹图像。仿真试验和海试数据处理结果验证了这种算法的有效性，体现了这种算法的应用价值。
作者：	陈洋
专业：	水声工程
导师：	生雪莉
授予学位：	博士
授予学位单位：	哈尔滨工程大学
学位年度：	2020