被動(dòng)聲納航跡估計(jì)融合算法研究.pdf

1、水下目標(biāo)可以通過(guò)被動(dòng)聲納傳感器獲得目標(biāo)的方位信息來(lái)估計(jì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡。水下戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境的高復(fù)雜性和高不確定性，使得單被動(dòng)聲納傳感器接收的信息不僅不全面而且不可靠，傳統(tǒng)的聲納檢測(cè)、估計(jì)、識(shí)別技術(shù)已經(jīng)滿足不了現(xiàn)代水下信息戰(zhàn)的要求，解決問(wèn)題的辦法就是在作戰(zhàn)平臺(tái)的水聲系統(tǒng)中采用多聲納傳感器信息融合技術(shù)，這已成為當(dāng)前的一個(gè)研究熱點(diǎn)，進(jìn)行該項(xiàng)課題的研究具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。
　　 多被動(dòng)聲納傳感器的目標(biāo)航跡融合估計(jì)屬于純方位目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)

2、，方位角量測(cè)是被估計(jì)狀態(tài)的非線性映射，是典型的非線性濾波問(wèn)題，工程中解決這類問(wèn)題的常用方法是擴(kuò)展卡爾曼濾波及其修正算法，粒子濾波和無(wú)跡卡爾曼濾波是近年來(lái)提出的有效解決這類問(wèn)題的新方法。本文的主要研究工作和結(jié)果為：
　　 1.簡(jiǎn)單介紹了估計(jì)理論、融合結(jié)構(gòu)與常用的跟蹤模型，建立了雙被動(dòng)聲納傳感器純方位數(shù)據(jù)融合模型，分析了雙被動(dòng)聲納傳感器純方位模型的可觀測(cè)性，為以后的研究提供了理論基礎(chǔ)。
　　 2.結(jié)合建立好的數(shù)據(jù)融合模型和卡

3、爾曼濾波理論在非線性系統(tǒng)和非線性量測(cè)狀況下的推廣，在“當(dāng)前”統(tǒng)計(jì)模型下，研究了擴(kuò)展卡爾曼融合估計(jì)算法，偽線性量測(cè)卡爾曼融合估計(jì)算法和采樣卡爾曼融合估計(jì)算法，這些算法都屬于次優(yōu)估計(jì)算法。最后通過(guò)仿真得出采樣卡爾曼融合估計(jì)算法可以更好的估計(jì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡。
　　 3.針對(duì)粒子濾波的缺陷，選取了以擴(kuò)展卡爾曼濾波算法和采樣卡爾曼濾波算法作為重要性函數(shù)，以bootstrap重采樣、系統(tǒng)重采樣、殘差重采樣和輔助粒子濾波算法作為重采樣算法，研