被動聲吶系統(tǒng)因其隱蔽性高、抗干擾能力強(qiáng)、便于提取發(fā)射源屬性信息等多種優(yōu)點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于水下檢測跟蹤領(lǐng)域。非連續(xù)水聲發(fā)射源具有非連續(xù)向外發(fā)射信號的特點(diǎn),由于被動感知的工作機(jī)制,被動聲吶接收到的非連續(xù)發(fā)射源量測是斷續(xù)的。在現(xiàn)代化信息海戰(zhàn)中,被動聲吶系統(tǒng)針對非連續(xù)水聲發(fā)射源的檢測跟蹤面臨屬性丟失、性能下降、跟蹤失敗等嚴(yán)重問題。因此,如何實(shí)現(xiàn)對非連續(xù)水聲發(fā)射源的檢測跟蹤并提高系統(tǒng)識別精度,是目前亟待解決的問題。本論文以被動聲吶非連續(xù)水聲發(fā)射源檢測跟蹤為課題,重點(diǎn)圍繞發(fā)射源非連續(xù)特性未知、低信噪比環(huán)境探測精度低、單個被動聲吶觀測不完全等問題展開研究,具體工作如下:1.針對被動聲吶水聲探測問題,分析了被動聲吶接收水聲信號機(jī)理及聲吶量測生成模型,研究了基于貝葉斯的被動聲吶目標(biāo)檢測跟蹤算法,為后續(xù)的非連續(xù)發(fā)射源檢測跟蹤算法研究奠定了理論基礎(chǔ)。2.針對被動聲吶非連續(xù)水聲發(fā)射源檢測跟蹤問題,提出了兩種自適應(yīng)更新時刻的卡爾曼檢測后跟蹤算法（BAUT-KF-DBT和FAUT-KF-DBT）。通過建立發(fā)射源非連續(xù)特性相關(guān)系統(tǒng)模型,推導(dǎo)了基于貝葉斯非連續(xù)發(fā)射源檢測跟蹤算法公式,實(shí)現(xiàn)了對非連續(xù)發(fā)射源的動力學(xué)狀態(tài)及信... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：92 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

PF-TBD和KF-DBT兩種算法的

第三章被動聲吶非連續(xù)發(fā)射源檢測跟蹤算法45長度K3。如圖3-14所示，本節(jié)所提出的FAUT-KF-DBT算法和BAUT-KF-DBT算法均可以很好地實(shí)現(xiàn)對非連續(xù)發(fā)射源的航跡跟蹤，且對連續(xù)發(fā)射信號的發(fā)射源也同樣適用。進(jìn)一步地，估計(jì)的發(fā)射源非連續(xù)特性如圖3-15所示，可以看出，兩種算法估計(jì)的結(jié)果與圖3-13所示的真實(shí)非連續(xù)特性大體一致，可以很好地實(shí)現(xiàn)對發(fā)射源發(fā)射特性屬性的準(zhǔn)確估計(jì)。一般來說，由于兩種算法對非連續(xù)特性估計(jì)的策略不同，如在3.4節(jié)中討論的一致，F(xiàn)AUT-KF-DBT算法對于雜波的干擾程度取決于單次門限檢測的結(jié)果，因此，如圖3-15中的紅色圓圈中的結(jié)果可以看出，BAUT-KF-DBT算法對于雜波的干擾的魯棒性要略強(qiáng)。圖3-12實(shí)測數(shù)據(jù)的方位歷程圖圖3-13非連續(xù)發(fā)射源的真實(shí)非連續(xù)特性

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文46(a)(b)圖3-14單次蒙特實(shí)驗(yàn)下的跟蹤航跡圖。(a)BAUT-KF-DBT；(b)FAUT-KF-DBT(a)(b)圖3-15估計(jì)的非連續(xù)發(fā)射源非連續(xù)特性。(a)BAUT-KF-DBT；(b)FAUT-KF-DBT3.5本章小結(jié)本章主要研究了基于被動聲吶的非連續(xù)發(fā)射源的檢測跟蹤問題，分析了非連續(xù)發(fā)射源檢測跟蹤問題的難點(diǎn)，提出了針對非連續(xù)發(fā)射源的檢測跟蹤算法。首先，將發(fā)射源的非連續(xù)特性納入貝葉斯跟蹤流程，在貝葉斯框架下對被動聲吶非連續(xù)發(fā)射源跟蹤問題進(jìn)行系統(tǒng)建模，并結(jié)合已有的算法分析了非連續(xù)發(fā)射源檢測跟蹤問題的技術(shù)難點(diǎn)。然后，通過對非連續(xù)特性的研究分析，提出了BAUT-KF-DBT和FAUT-KF-DBT兩種算法。相比于BAUT-KF-DBT算法，F(xiàn)AUT-KF-DBT算法估計(jì)時延小，但同時該算法對于雜波干擾的魯棒性要弱于BAUT-KF-DBT算法。最后，通過仿真及聲吶實(shí)測數(shù)據(jù)的分析驗(yàn)證，并與目前已有的解決方案進(jìn)行了對比分析，充分驗(yàn)證了本章提出的算法可以有效地解決被動聲吶非連續(xù)水聲發(fā)射源的方位角狀態(tài)及其非連續(xù)特性的聯(lián)合估計(jì)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]國外聲吶技術(shù)研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J]. 趙培聰.  現(xiàn)代雷達(dá). 2016(08)
[2]數(shù)字式聲吶中一種新的背景均衡算法[J]. 李啟虎,潘學(xué)寶,尹力.  聲學(xué)學(xué)報(bào). 2000(01)

博士論文
[1]基于檢測前跟蹤技術(shù)的多目標(biāo)跟蹤算法研究[D]. 易偉.電子科技大學(xué) 2012
[2]被動多傳感器探測目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究[D]. 楊柏勝.西安電子科技大學(xué) 2009



本文編號：3225374