基于概率多假设跟踪的水下多目标被动跟踪方法研究

The underwater target passive tracking is the key technology of underwater anti-submarine warfare, which has an very important application in submarine torpedo defense and underwater acoustic counteract field. According to the need of rapid react time when facing multi-torpedo attack in submarine defence, the research of short time nearby multiple targets tracking in complicated marine environment is carried out. Based on the analysis of multiple targets passive tracking’s observability, target motion Doppler information and target radiated noise sound intensity information are introduced to explore the problem of “Non-observability of the states” in underwater multiple targets passive tracking, and to put forward a new scheme of underwater multiple targets passive tracking based on ancillary parameters such as Doppler information and sound intensity information. For the nonlinearity existed in the passive tracking observation equations, and the phenomenon of "false" and "lost" in underwater multiple targets passive tracking which may caused by the complex sea background noise and strong environment interference, in combination with the Extended Kalman filter (EKF) , the Particle filter (PF) and the Probabilistic multiple hypothesis tracker (PMHT), a new method of underwater multi-target association and multi-target passive tracking based on Probabilistic multiple hypothesis tracker is put forward. For the problem of targets’ tracks may cross, regenerate, separate, merge and so on in the multi-target passive tracking, research of the multi-target’s track initiation, separation and track maintenance is put forward based on PMHT. The results of the research will set up a very good theoretic basis in the filed of the underwater multi-target passive tracking in complex ocean environment.

水下目标被动跟踪是潜艇防御的关键，在水声对抗领域有着非常重要的应用价值。针对潜艇防御多条来袭鱼雷攻击时出现的预警时间短，多目标航迹难以分离等问题，开展复杂海洋环境水下短时临近多目标被动跟踪方法研究。在多目标被动跟踪可观测性分析的基础上，通过引入水下目标运动的多普勒信息和目标辐射噪声的声强信息，探索解决水下多目标被动跟踪出现的“状态不可观测”问题，提出一种基于辅助参量的水下多目标被动跟踪新方案。针对被动跟踪观测方程中的非线性，以及背景噪声、强环境干扰等引起的水下多目标被动跟踪出现的“误跟”和“失跟”现象，将扩展卡尔曼滤波、粒子滤波和概率多假设跟踪（PMHT）结合，提出一种基于PMHT的水下多目标数据关联、跟踪方法，解决多目标被动跟踪过程中的航迹交叉、新生、分裂、合并等问题。同时，开展基于PMHT的水下多目标航迹起始、分离以及跟踪维持研究，为复杂海洋环境水下多目标被动跟踪奠定理论基础。

本项目针对潜艇防御多条来袭鱼雷攻击时出现的预警时间短，多目标航迹难以分离等问题，开展复杂海洋环境水下短时临近多目标被动跟踪方法研究。在多目标被动跟踪可观测性分析的基础上，通过引入水下目标运动的多普勒信息和目标辐射噪声的声强信息，探索解决水下多目标被动跟踪出现的“状态不可观测”问题，提出一种基于辅助参量的水下多目标被动跟踪新方案。同时，针对被动跟踪观测方程中的非线性，以及背景噪声、强环境干扰等引起的水下多目标被动跟踪出现的“误跟”和“失跟”现象，将扩展卡尔曼滤波、粒子滤波和概率多假设跟踪（PMHT）结合，提出了一种基于PMHT的水下多目标数据关联、跟踪方法，解决多目标被动跟踪过程中的航迹交叉、新生、分裂、合并等问题。同时，开展基于PMHT的水下多目标航迹起始、分离以及跟踪维持研究，为复杂海洋环境水下多目标被动跟踪奠定理论基础。项目研究的主要内容包括：(1) 复杂海洋环境水下多目标运动分析和短时临近多目标跟踪模型研究；（2）基于辅助参量的水下多目标被动跟踪可观测性研究；（3）基于PMHT的短时临近水下多目标数据关联和被动跟踪方法研究；（4）水下多目标被动跟踪的实验仿真研究和验证。针对复杂海洋环境水下多目标跟踪中的状态噪声和量测噪声问题，开展了海洋背景噪声的概率统计特性分析研究，建立了海洋背景噪声概率分布统计模型，并估计其模型参数，为水下多目标被动跟踪滤波提供噪声模型。开展了水下多目标运动分析，建立了短时临近多目标被动跟踪模型，推导单观测站和多观测站被动跟踪的状态方程和观测方程，并计算相应的状态转移矩阵和观测矩阵。针对多目标被动跟踪可能存在的状态不可观测性问题，通过引入新的观测信息，即多普勒频移和目标辐射噪声的声强信息，建立了包含多普勒频移和声强信息的目标运动状态方程和观测方程，建立了多目标被动跟踪的可观测性准则，并给出可观测性判别公式。针对短时临近多目标跟踪的数据关联问题，在对联合概率数据关联和多假设跟踪的水下多目标数据关联算法研究的基础上，开展了基于PMHT的水下短时临近多目标数据关联和被动跟踪方法研究，将PMHT方法和扩展卡尔曼滤波、粒子滤波结合，提出一种新的水下多目标数据关联滤波方法，解决水下短时临近多目标被动跟踪中的数据关联和滤波难题。