CN110764092B - 一种基于方位历程图的水声目标方位跟踪方法及*** - Google Patents

一种基于方位历程图的水声目标方位跟踪方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于方位历程图的水声目标方位跟踪方法及***，所述方法包括：步骤1)建立水声目标方位历程图；步骤2)以前一时刻Tn‑1的目标方位角为搜索中心，建立当前时刻Tn的匹配模板；步骤3)基于Tn‑1时刻的匹配模板，在一定的方位角搜索范围内对当前时刻Tn的方位历程图进行二维匹配搜索，并将匹配度最高的位置对应的方位作为Tn时刻的方位；步骤4)令n加1，转入步骤2)，直至目标消失。本发明的方法可以有效抑制多目标干扰，实现对弱目标方位的稳定持续跟踪。

Description

一种基于方位历程图的水声目标方位跟踪方法及***
技术领域
本发明涉及被动声纳信号与信息处理技术领域，更具体地涉及一种基于方位历程图的水声目标方位跟踪方法及***。
背景技术
水声目标的辐射噪声，如发动机噪声、水声探测脉冲、水声通信脉冲等可以被被动探测声纳阵列利用进行目标定向跟踪。
借助于水声目标方位历程图对目标进行发现与自动跟踪是目前常用的一种水声目标发现与方位跟踪的方法。如果当前方位角方向上存在水声声源时，时间补偿后的各个阵元信号的振幅在融合过程中会同向叠加，否则会完全或者部分抵消。因此，在目标方位上的合成波束的能量会高于其他方位的合成波束。如果噪声源持续存在，在水声目标方位历程图上会呈现出一条稳定的明亮轨迹，该轨迹会随着目标声源方位角的变化产生相应的倾斜或弯曲变化。
在实际应用中，如果用户在水声目标方位历程图上发现明亮轨迹，则可认为对应方位存在目标。对该轨迹进行跟踪，即可实现对目标的方位跟踪。为了减轻用户在执行值守任务中的工作负担，可以采用自动跟踪的方式对目标方位进行跟踪。现有的自动水声目标方位跟踪的具体步骤为：
1、用户在Tn时刻发现目标后，手工初始化目标方位角；
2、在下一时刻Tn+1，自动跟踪***以Tn时刻的目标方位角为中心，在限定的方位角范围内搜索能量最大的合成波束，将其对应的方位角作为Tn+1时刻的目标方位角；
3、以Tn+1时刻测得的目标方位角作为接下来的Tn+2时刻的目标方位角的搜索中心，在限定的方位角范围内搜索能量最大的合成波束，将其对应的方位角作为Tn+2时刻的目标方位角；
实际应用中水声方位历程图轨迹跟踪面临多目标交叉干扰问题。体现为当兴趣目标方位附近出现其他干扰目标时，在方位历程图上会出现交叉轨迹，引发跟踪偏离。特别是当兴趣目标噪声强度弱于干扰目标噪声强度时，采用传统的跟踪方法必然引发跟踪偏离。
发明内容
本发明的目的在于克服上述技术缺陷，提出了一种基于方位历程图的水声目标方位跟踪方法，所述方法包括：
步骤1)建立水声目标方位历程图；
步骤2)以前一时刻Tn-1的目标方位角为搜索中心，建立当前时刻Tn的匹配模板；
步骤3)基于当前时刻Tn的匹配模板，在一定的方位角搜索范围内对当前时刻Tn的方位历程图进行二维匹配搜索，并将匹配度最高的位置对应的方位角作为当前时刻Tn的方位角；
步骤4)令n加1，转入步骤2)，直至目标消失。
作为上述方法的一种改进，所述步骤2)具体包括：
步骤201)在方位历程图上对兴趣目标进行运动轨迹分析，得到其前ΔT时间段内的方位变化态势；
目标方位历程图上的明亮轨迹描述为t＝kα+b，t表示时间，α表示t时刻目标的方位角，k和b为待估参数；
采用基于最小方差的方式估计参数k和b，则有：
Figure BDA0002245838380000021
Figure BDA0002245838380000022
其中，αn-1-i表示Tn-1-i时刻的目标方位角；1≤i≤m；m是用于进行运动分析的快拍数量；初始时刻，通过手动发现目标，获取目标的方位角；
步骤202)根据步骤201)中的运动轨迹分析结果，建立目标方位历程图上当前时刻Tn的匹配模板；
建立一个匹配模板的矩阵G，G的每一行对应一个快拍时间点，每一列对应一个观测角度，则G的每一个元素的值的计算方式为：
Figure BDA0002245838380000023
其中
x1＝x cosθ+y sinθ
y1＝-x sinθ+y cosθ
其中，
Figure BDA0002245838380000031
γ为条纹的空间纵横比，δ为高斯因子标准差，λ为条纹宽度的调整参数。
作为上述方法的一种改进，所述步骤3)具体包括：
在当前时刻Tn，以前一时刻Tn-1的目标方位角为中心，在限定的方位角范围内以匹配模板的矩阵G为标准沿横坐标进行滑动匹配；
计算滑动过程中的相关性参数Corr：
Figure BDA0002245838380000032
其中，[-β，β]为矩阵G对应的方位角取值范围，
Figure BDA0002245838380000033
为方位历程图
Figure BDA0002245838380000034
结点处对应的能量值；
Figure BDA0002245838380000035
为方位角，取值范围[αn-1-β，αn-1+β]；τ为时间，取值范围[Tn-ΔT，Tn]；αn-1为Tn-1时刻的目标方位角；
当相关性参数Corr最大时，其对应的方位角
Figure BDA0002245838380000038
为目标在当前时刻Tn的方位角。
本发明还提出了一种基于方位历程图的水声目标方位跟踪***，所述***包括：
方位历程图建立模块，用于建立水声目标方位历程图；
匹配模板建立模块，用于以当前一时刻Tn-1的目标方位角为搜索中心，建立当前时刻Tn的匹配模板；
搜索模块，用于基于当前时刻Tn的匹配模板，在一定的方位角搜索范围内对当前时刻Tn的方位历程图进行二维匹配搜索，并将匹配度最高的位置对应的方位角作为当前时刻Tn的方位角。
作为上述***的一种改进，所述匹配模板建立模块的具体实现过程为：
在方位历程图上对兴趣目标进行运动轨迹分析，得到其前ΔT时间段内的方位变化态势；
目标方位历程图上的明亮轨迹描述为t＝kα+b，t表示时间，α表示t时刻目标的方位角，k和b为待估参数；
采用基于最小方差的方式估计参数k和b，则有：
Figure BDA0002245838380000036
Figure BDA0002245838380000037
其中，αn-1-i表示Tn-1-i时刻的目标方位角；1≤i≤m；m是用于进行运动分析的快拍数量；初始时刻，通过手动发现目标，获取目标的方位角；
根据运动轨迹分析结果，建立目标方位历程图上当前时刻Tn的匹配模板；
建立一个匹配模板的矩阵G，G的每一行对应一个快拍时间点，每一列对应一个观测角度，则G的每一个元素的值的计算方式为：
Figure BDA0002245838380000041
其中
x1＝x cosθ+y sinθ
y1＝-x sinθ+y cosθ
其中，
Figure BDA0002245838380000042
γ为条纹的空间纵横比，δ为高斯因子标准差，λ为条纹宽度的调整参数。
作为上述***的一种改进，所述搜索模块的具体实现过程为：
在当前时刻Tn，以前一时刻Tn-1的目标方位角为中心，在限定的方位角范围内以匹配模板的矩阵G为标准沿横坐标进行滑动匹配；
计算滑动过程中的相关性参数Corr：
Figure BDA0002245838380000043
其中，[-β，β]为矩阵G对应的方位角取值范围，
Figure BDA0002245838380000044
为方位历程图
Figure BDA0002245838380000045
结点处对应的能量值；
Figure BDA0002245838380000046
为方位角，取值范围[αn-1-β，αn-1+β]；τ为时间，取值范围[Tn-ΔT，Tn]；αn-1为Tn-1时刻的目标方位角；
当相关性参数Corr最大时，其对应的方位角
Figure BDA0002245838380000047
为目标在当前时刻Tn的方位角。
本发明的优势在于：
本发明的方法可以有效抑制多目标干扰，实现对弱目标方位的稳定持续跟踪。
附图说明
图1为测试用目标方位图原始图；
图2为传统跟踪方法跟踪结果；
图3为本发明基于方位历程图的水声目标测向方法的结果示意图。
具体实施方式
下面对本发明的方法进行详细的说明。
本发明提出了一种基于方位历程图的水声目标方位跟踪方法，具体包括：
步骤1)建立水声目标方位历程图，具体包括：
1、按照一定的时间间隔，截取固定长度的声纳阵列接收信号；
2、以声纳阵列的某一个阵元为基准，按照一定的方位角间隔，计算对应方位角下各个阵元接收到的目标噪声的时间差；
3、根据各个阵元接收到的目标噪声的时间差，对各个阵元的接收信号进行时间补偿(将信号延时间轴进行平移，使得各阵元的接收目标噪声的初始相位一致)；
4、将时间补偿后的接收信号进行加权或者等权融合，得到对应方位角下的合成波束；
5、计算对应方位角下的合成波束的总能量值，得到以方位角为横坐标、能量幅值为纵坐标的波束能量谱，称为合成波束的方位能量谱；
6、建立时间-方位角空间坐标系，以灰度值表示对应<时间 方位>下的波束能量幅值，即可得到水声目标方位历程图。
步骤2)以前一时刻Tn-1的目标方位角为搜索中心，建立匹配模板；
步骤201)在方位历程图上对兴趣目标进行运动轨迹分析，得到其近ΔT时间段内的方位变化态势；
设目标在时刻t对应的方位为α，考虑到水声目标方位一般变化较慢，在一定短的时间段ΔT内可以近似为线性变化，则目标方位历程图上的明亮轨迹可以描述为t＝kα+b，其中，t表示时间，α表示t时刻目标的方位角；k和b为待估参数；采用基于最小方差的方式估计参数k和b，则有：
采用基于最小方差的方式估计参数k和b，则有：
Figure BDA0002245838380000051
Figure BDA0002245838380000052
其中，αn-1-i表示Tn-1-i时刻的目标方位角；1≤i≤m；m是用于进行运动分析的快拍数量；初始时刻，通过手动发现目标，获取目标的方位角；
步骤202)假设目标当前时刻Tn的运动态势与前ΔT时间段内呈现的运动态势相同，则可根据步骤201)中的运动轨迹分析结果，以图像仿真的方法得到目标方位历程图上Tn时刻的匹配模板；
建立一个匹配模板的矩阵G，G的每一行对应一个快拍时间点，每一列对应一个观测角度，则G的每一个结点的值的计算方式为：
Figure BDA0002245838380000061
其中
x1＝x cosθ+y sinθ
y1＝-x sinθ+y cosθ
上式中
Figure BDA0002245838380000062
γ为条纹的空间纵横比，δ为高斯因子标准差，λ为条纹宽度的调整参数。
步骤3)基于Tn时刻的匹配模板，在一定的方位角搜索范围内对当前Tn时刻的方位历程图进行二维匹配搜索，并将匹配度最高的位置对应的方位作为Tn时刻的最新方位，即可实现对目标的跟踪；
在当前时刻Tn，以前一时刻Tn-1的目标方位角为中心，在限定的方位角范围内以匹配模板的矩阵G为标准沿横坐标进行滑动匹配；
计算滑动过程中的相关性参数Corr：
Figure BDA0002245838380000063
其中，[-β，β]为矩阵G对应的方位角取值范围，
Figure BDA0002245838380000064
为方位历程图
Figure BDA0002245838380000065
结点处对应的能量值；
Figure BDA0002245838380000066
为方位角，取值范围[αn-1-β，αn-1+β]；τ为时间，取值范围[Tn-ΔT，Tn]；αn-1为Tn-1时刻的目标方位角；
当相关性参数Corr最大时，其对应的方位角
Figure BDA0002245838380000067
为目标在Tn时刻的方位角。
步骤4)令n加1，转入步骤2)，直至目标消失。
本发明还提出了一种基于方位历程图的水声目标方位跟踪***，所述***包括：
方位历程图建立模块，用于建立水声目标方位历程图；
匹配模板建立模块，用于以当前一时刻Tn-1的目标方位角为搜索中心，建立当前时刻Tn的匹配模板；
搜索模块，用于基于当前时刻Tn的匹配模板，在一定的方位角搜索范围内对当前时刻Tn的方位历程图进行二维匹配搜索，并将匹配度最高的位置对应的方位角作为当前时刻Tn的方位角。
实例验证：
图1给出了测试用的方位目标历程图的原始图像。图1中的轨迹越亮则表示目标强度越强。图1底部自左至右有3个目标，其中最左侧的目标为感兴趣的弱目标，其余两个目标为强干扰目标。兴趣弱目标与两个强干扰目标同时形成交叉。
图2给出了基于能量最大值的传统跟踪方法的跟踪结果，在方位历程图中用绿色叉表示。明显看到在第一个强目标干扰处引发跟踪偏离，导致跟踪失败。
图3给出了本发明方法的跟踪结果。其中先验信息为90个快拍的数据，匹配模板G的宽度为20个观测方位间隔，G的高度为30个快拍间隔，条纹的空间纵横比γ为0.05，高斯因子标准差δ为2.4，条纹宽度λ为30。可以看到本发明的方法在多目标交叉点处有效避开了强目标的干扰，对兴趣目标的弱轨迹进行了成功的方位跟踪。
最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (2)

1.一种基于方位历程图的水声目标方位跟踪方法，所述方法包括：
步骤1)建立水声目标方位历程图；
步骤2)以前一时刻Tn-1的目标方位角为搜索中心，建立当前时刻Tn的匹配模板；
步骤3)基于当前时刻Tn的匹配模板，在一定的方位角搜索范围内对当前时刻Tn的方位历程图进行二维匹配搜索，并将匹配度最高的位置对应的方位角作为当前时刻Tn的方位角；
步骤4)令n加1，转入步骤2)，直至目标消失；
所述步骤2)具体包括：
步骤201)在方位历程图上对兴趣目标进行运动轨迹分析，得到其前ΔT时间段内的方位变化态势；
目标方位历程图上的明亮轨迹描述为t＝kα+b，t表示时间，α表示t时刻目标的方位角，k和b为待估参数；
采用基于最小方差的方式估计参数k和b，则有：
Figure FDA0003299254030000011
Figure FDA0003299254030000012
其中，αn-1-i表示Tn-1-i时刻的目标方位角；1≤i≤m；m是用于进行运动分析的快拍数量；初始时刻，通过手动发现目标，获取目标的方位角；
步骤202)根据步骤201)中的运动轨迹分析结果，建立目标方位历程图上当前时刻Tn的匹配模板；
建立一个匹配模板的矩阵G，G的每一行对应一个快拍时间点，每一列对应一个观测角度，则G的每一个元素的值的计算方式为：
Figure FDA0003299254030000013
其中
x1＝xcosθ+ysinθ
y1＝-xsinθ+ycosθ
其中，
Figure FDA0003299254030000014
γ为条纹的空间纵横比，δ为高斯因子标准差，λ为条纹宽度的调整变量；
所述步骤3)具体包括：
在当前时刻Tn，以前一时刻Tn-1的目标方位角为中心，在限定的方位角范围内以匹配模板的矩阵G为标准沿横坐标进行滑动匹配；
计算滑动过程中的相关性参数Corr：
Figure FDA0003299254030000021
其中，[-β，β]为矩阵G对应的方位角取值范围,
Figure FDA0003299254030000022
为方位历程图
Figure FDA0003299254030000023
结点处对应的能量值；
Figure FDA0003299254030000024
为方位角，取值范围[αn-1-β,αn-1+β]；τ为时间，取值范围[Tn-ΔT,Tn]；αn-1为Tn-1时刻的目标方位角；
当相关性参数Corr最大时，其对应的方位角
Figure FDA0003299254030000025
为目标在当前时刻Tn的方位角。
2.一种基于方位历程图的水声目标方位跟踪***，其特征在于，所述***包括：
方位历程图建立模块，用于建立水声目标方位历程图；
匹配模板建立模块，用于以当前一时刻Tn-1的目标方位角为搜索中心，建立当前时刻Tn的匹配模板；
搜索模块，用于基于当前时刻Tn的匹配模板，在一定的方位角搜索范围内对当前时刻Tn的方位历程图进行二维匹配搜索，并将匹配度最高的位置对应的方位角作为当前时刻Tn的方位角；
所述匹配模板建立模块的具体实现过程为：
在方位历程图上对兴趣目标进行运动轨迹分析，得到其前ΔT时间段内的方位变化态势；
目标方位历程图上的明亮轨迹描述为t＝kα+b，t表示时间，α表示t时刻目标的方位角，k和b为待估参数；
采用基于最小方差的方式估计参数k和b，则有：
Figure FDA0003299254030000026
Figure FDA0003299254030000027
其中，αn-1-i表示Tn-1-i时刻的目标方位角；1≤i≤m；m是用于进行运动分析的快拍数量；初始时刻，通过手动发现目标，获取目标的方位角；
根据运动轨迹分析结果，建立目标方位历程图上当前时刻Tn的匹配模板；
建立一个匹配模板的矩阵G，G的每一行对应一个快拍时间点，每一列对应一个观测角度，则G的每一个元素的值的计算方式为：
Figure FDA0003299254030000031
其中
x1＝xcosθ+ysinθ
y1＝-xsinθ+ycosθ
其中，
Figure FDA0003299254030000032
γ为条纹的空间纵横比，δ为高斯因子标准差，λ为条纹宽度的调整参数；
所述搜索模块的具体实现过程为：
在当前时刻Tn，以前一时刻Tn-1的目标方位角为中心，在限定的方位角范围内以匹配模板的矩阵G为标准沿横坐标进行滑动匹配；
计算滑动过程中的相关性参数Corr：
Figure FDA0003299254030000033
其中，[-β，β]为矩阵G对应的方位角取值范围,
Figure FDA0003299254030000034
为方位历程图
Figure FDA0003299254030000035
结点处对应的能量值；
Figure FDA0003299254030000036
为方位角，取值范围[αn-1-β,αn-1+β]；τ为时间，取值范围[Tn-ΔT,Tn]；αn-1为Tn-1时刻的目标方位角；
当相关性参数Corr最大时，其对应的方位角
Figure FDA0003299254030000037
为目标在当前时刻Tn的方位角。
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