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基于被动声纳的多源多维信息数据融合技术
| 论文题名： | 基于被动声纳的多源多维信息数据融合技术 |
| 关键词： | 水声目标探测;高斯混合概率假设密度滤波器;被动声纳;信息数据融合;线谱频率 |
| 摘要： | 水声目标探测一直以来都是声纳领域中热门研究领域之一。近几十年来，由于“声隐身”技术的快速发展，导致水声目标的辐射噪声强度发生了显著下降，而海洋环境却变得日益复杂，使得声纳的探测距离大幅降低，量测数据中也存在大量干扰目标，此外，主动式探测容易暴露平台自身位置。因此，本文内容以基于多平台被动式水声目标探测任务为核心，针对弱目标检测问题，借助目标跟踪方法和数据融合方法，滤除声纳接触级量测数据中的干扰目标，实现对水声目标状态进行估计，为实际的工程应用提供解决方案。其中，主要包含以下几方面内容: 针对声纳接触级量测数据中大量干扰目标问题，讨论了跟踪性能强大且计算高效的高斯混合概率假设密度滤波器(GMPHD)。 针对仅利用目标线谱频率的被动目标跟踪问题，本文提出了基于线谱频率特征的多目标跟踪融合算法。该方法对平台级的线谱频率进行跟踪滤波，再借助数据融合法和标记法对多平台目标线谱频率估计进行融合，粗略地估计出目标的运动轨迹，为实现大范围、长时间地被动多目标探测提供了解决方案。仿真实验证明了该方法的有效性。 针对高杂波密度下仅利用纯方位信息的目标跟踪问题，本文提出了基于多平台的融合定位方法，并结合数据压缩理论进一步提出了一种基于目标方位信息压缩的多平台被动目标跟踪算法。仿真实验表明本方法可以有效地滤除“野点”，得到目标可靠的轨迹信息。和双平台跟踪结果相比，多平台跟踪结果中估计到真实目标的个数有所增加，而虚警率和假目标的个数是有所降低的。在低检测概率时，经过数据融合的方法可以有效的提高估计结果中的真实目标个数。 针对高虚警探测环境下被动声纳目标跟踪问题，本文提出了一种基于方位-线谱频率的水下目标信息融合跟踪方法。该方法首先借助多维信息联合定位方法解决了传统交叉定位算法的定位“野点”问题，再通过基于标记关联的GMPHD滤波器进行跟踪滤波，得到目标航迹状态。仿真实验表明，相比双基阵跟踪性能而言，本方法对目标位置的估计精度有了明显的提升，而且能够滤除掉量测中的绝大部分干扰。2020年南海的实验结果证明了本方法具有解决实际水声目标被动探测问题的能力。 |
| 作者： | 周媛媛 |
| 专业： | 船舶与海洋工程 |
| 导师： | 生雪莉;孟荻 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 哈尔滨工程大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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