被動(dòng)聲納航跡估計(jì)融合算法研究.pdf

1、水下目標(biāo)可以通過被動(dòng)聲納傳感器獲得目標(biāo)的方位信息來估計(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題，工程中解決這類問題的常用方法是擴(kuò)展卡爾曼濾波及其修正算法，粒子濾波和無跡卡爾曼濾波是近年來提出的有效解決這類問題的新方法。本文的主要研究工作和結(jié)果為：
　　 1.簡單介紹了估計(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