一种防止跟踪偏离的自动水声目标方位跟踪方法与流程

文档序号:17737348发布日期:2019-05-22 03:20阅读:309来源:国知局
一种防止跟踪偏离的自动水声目标方位跟踪方法与流程

本发明涉及被动声纳信号与信息处理技术领域,更具体地涉及水声目标方位的自动跟踪。



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。

现有技术中存在借助于水声目标方位历程图对目标进行发现与自动跟踪的方法。

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,自动跟踪系统以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;

4.重复以上第3步,直至目标消失。

实际应用中声纳阵列的接收信号夹杂有海洋环境噪声,导致水声目标方位历程图上呈现出大量随机图像噪声。当自动水声目标方位跟踪技术受到图像噪声干扰后,有一定的概率将噪声峰值处对应方位角误判为目标方位角,引发跟踪结果偏离。但是现有技术中的噪声处理方法都是基于获取整幅声学图谱之后的处理方式,无法适用于水声目标实时跟踪。这种声学跟踪过程中的噪声消除与常规的噪声消除有很大不同,目前尚没有一种合适的技术能够有效防止噪声引起的这种跟踪结果偏离。



技术实现要素:

针对现有技术所存在的问题,本发明提出了一种防止跟踪偏离的自动水声目标方位跟踪方法,可以有效防止跟踪偏离,实现对目标方位的准确跟踪。

本发明通过下述方式能够有效地防止跟踪偏离,进行目标的准确跟踪。

具体而言,本发明提供一种防止跟踪偏离的自动水声目标方位跟踪方法,其特征在于,所述方法包括下述步骤:

(1)、获取声纳阵列测得的声纳信号,利用所述声纳信号计算水声目标方位历程图;

(2)、利用改进的奇异值分解方法对所获得的水声目标方位历程图进行奇异值分解,将分解得到的最大奇异值对应的映射空间视为第一子空间,其余的映射到第二子空间;

(3)、基于映射到第一子空间中的信息获取水声目标方位信息的主图谱p;

(4)、基于水声目标方位信息的主图谱p上的明亮轨迹进行水声目标的自动跟踪。

进一步地,所述步骤(1)包括:

(1.1)按照一定的时间间隔,截取固定长度的声纳阵列接收信号;

(1.2)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;

(1.3)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,使得各阵元的接收目标噪声的初始相位一致;

(1.4)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;

(1.5)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;

(1.6)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,得到水声目标方位历程图。

进一步地,所述步骤(2)和(3)包括:

(2.1)建立水声目标方位历程信息窗口m,m是一个m×n矩阵,其中m为窗口的时间宽度,n为声纳所监控的方位角范围,矩阵m的第一行为当前时刻tn的波束方位能量谱,第二行为前一时刻tn-1的波束方位能量谱,以此类推,获得矩阵m的所有元素值;

(2.2)对矩阵m进行奇异值分解,将其表达为m=usvt的形式,其中u为m的左奇异值向量,v为m的右奇异值向量,s为m的奇异值矩阵,矩阵s的对角元素为按降序排列的m的奇异值,其余元素为0;

(2.3)建立矩阵s’,s’的尺寸与s相同,s’的第一行第一列元素为m的最大奇异值——矩阵s的第一行第一列元素,s’的其余元素为0;

(2.4)通过如下计算将m映射到第一子空间中:m′=us′vt,其中m’是m在第一子空间中的映射,尺寸与m相同。

(2.5)提取m’的第一行作为tn时刻接收信号的瞬时主元素谱pn;

(2.6)重复上述步骤(2.1)至第(2.5),依次计算获得tn+1,tn+2,tn+3,……时刻的信号主元素谱pn+1,pn+2,pn+3,……;

(2.7)基于所计算的各个时刻的修正后的信号主元素谱,建立时间-方位角空间坐标系,以灰度值表示对应<时间方位>下的信号主元素谱幅值,获得修正后的水声目标方位信息的主元素图谱p。

进一步地,所述方法还包括用户基于水声目标方位历程图对目标进行初始化标记。

将水声目标方位历程图映射到第一子空间中后,即可增强有用信息、抑制干扰噪声。

如果用户在水声目标方位信息主元素图谱p上发现明亮轨迹,则可认为对应方位存在目标。

基于水声目标方位信息主元素图谱的自动跟踪方法

本发明提出的基于水声目标方位信息主元素图谱的自动跟踪方法为:对水声目标方位信息主元素图谱p上的明亮轨迹进行跟踪,即可实现对目标的方位跟踪。其具体步骤为:

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,自动跟踪系统以tn时刻的目标方位角为中心,在限定的方位角范围内搜索目标方位主元素谱pn+1的最大值,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目标方位主元素谱pn+2的最大值,将其对应的方位角作为tn+2时刻的目标方位角;

4.重复以上第3步,直至目标消失。

技术效果

采用本发明的自动水声目标方位跟踪方法,可以有效防止跟踪偏离,实现对目标方位的准确跟踪。

附图说明

图1:理想状态下水声目标方位图示例,其中三条轨迹分别代表了三个不同的目标。越亮表示目标强度越高。

图2:受到噪声干扰的水声目标方位历程图。

图3:传统自动水声目标方位跟踪技术跟踪结果:其中圆圈为用户初始化目标方位,白叉为自动跟踪结果。

图4:水声目标历程信息窗口m的数据图谱示例。

图5:水声目标历程信息窗口m的有用信息子空间映射m’的图谱示例。

图6:瞬时主元素谱示例。

图7:水声目标方位信息主元素图谱示例。

图8:本发明提出的基于图像信噪空间分解的自动水声目标方位跟踪技术实验结果:其中圆圈为用户初始化目标方位,白叉为自动跟踪结果。

图9:本发明提出的水声目标方位角跟踪技术跟踪结果与目标方位角真值对比:其中圆圈为用户初始化目标方位,白叉为自动跟踪结果,白十字为目标方位角真值。

图10:对本发明提出的水声目标方位角跟踪技术进行方位角修正后的实验结果与目标方位角真值对比:其中圆圈为用户初始化目标方位,白叉为修正后的自动跟踪结果,白十字为目标方位角真值。

具体实施方式

下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述,但本发明的实施方式不限于此。

实施例1

以下结合实例的具体实施方式,对本发明的上述内容再做进一步详细说明但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下实例。在不脱离本发明上述思想的情况下,根据本领域普通技术知识和惯用手段做出的各种替换或者变更,均应包括在本发明内。

首先构建水声目标方位历程图,水声目标方位历程图的获取方法为:

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(将信号沿时间轴进行平移,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。

图1给出了理想状态下的一个水声目标方位历程图示例,每段截取信号的时间间隔为1秒钟,观测方位角范围为-180到180度,方位角观测间隔为0.5度。可以看到图1中自左向右依次有强、弱、中三条目标方位轨迹。图2给出了该方位历程图受到噪声干扰的示例。如图3所示,采用传统方法对中间最弱的目标方位进行跟踪,图中的白叉表示自动跟踪结果,相对于方位轨迹出现明显的偏离。

采用本发明提出的方法对中间最弱目标方位进行跟踪,具体步骤为:

1.用户通过观察图2所示水声目标方位历程图,对中间弱目标方位进行初始化标记。如图3白色圆圈所示,用户在第54秒将弱目标的方位角初始化设置为-52度;

2.在下一个时刻,即第55秒,自动跟踪系统建立水声目标方位历程信息窗口m,m是一个40*10的矩阵,对应一个时间宽度40秒、方位角范围0.5度*10=5度观测窗口。矩阵m的第一行为当前时刻第55秒的波束方位能量谱,第二行为前一时刻第54秒的波束方位能量谱,以此类推即可得到矩阵m的所有元素值,m的最后一行为第16秒的波束方位能量谱。图4给出了本应用实例下第55秒时m对应的图谱;

3.对矩阵m进行奇异值分解,将其表达为m=usvt的形式,其中u为m的左奇异值向量,v为m的右奇异值向量,s为m的奇异值矩阵。矩阵s的对角元素为按降序排列的m的奇异值,其余元素为0。本应用实例借助matlab软件的svd()内嵌函数进行奇异值分解计算,得到第55秒时矩阵m对应的奇异值向量diag(s)为(保留两位有效小数):

diag(s)=<24.76,6.62,6.06,5.96,5.87,5.75,5.70,5.66,5.56,5.53,5.52,5.44,5.35,5.32,5.27,5.23,5.15,5.12,5.06,4.97,4.91,4.86,4.85,4.78,4.76,4.71,4.64,4.59,4.57,4.52,4.46,4.40,4.35,4.29,4.19,4.18,4.13,4.06,3.93,3.84>

4.建立矩阵s’,s’的尺寸与s相同,s’的第一行第一列元素为m的最大奇异值,即矩阵s的第一行第一列元素,在本应用实例中其值为24.76;

5.通过如下计算将m映射到有用信息子空间中:m′=us′vt,其中m’是m在有用信息子空间中的映射,尺寸与m相同。图5给出了在本应用实例中第55秒时m’的图谱;

6.提取m’的第一行作为第55秒时接收信号的瞬时主元素谱p55,如图6所示;

7.自动跟踪系统以第54秒时初始化的目标方位角-52度为中心,在限定的方位角范围-54.5至-49.5度之间搜索目标方位主元素谱p55的最大值,将其对应的方位角-53.5度作为第55秒的目标方位角;

8.在下一秒,第56秒时,用该时刻的波束方位能量谱对窗口矩阵m进行更新,即m的第一行更新为第56秒时的波束方位能量谱,第二行更新为第55秒时的波束方位能量谱,以此类推即可得到新m矩阵的所有元素值。m的最后一行为第17秒的波束方位能量谱;

9.对新m矩阵重新进行第3至第6步操作得到第56秒时的接收信号的瞬时主元素谱p56。

10.自动跟踪系统以第55秒时的目标方位角为中心:-53.5度,在限定的方位角范围内搜索目标方位主元素谱p56的最大值,将其对应的方位角作为t56时刻的目标方位角;

11.重复上述第8至第10步,即可依次算得t57,t58,t59,……时刻的水声目标方位,实现自动跟踪,直至目标消失。

如图7所示,建立时间-方位角空间坐标系,以灰度值表示对应<时间方位>下的信号主元素谱幅值,即可得到水声目标方位信息的主元素图谱p,也就是该水声目标方位历程图在有用信息子空间中的映射。

图8给出了对图2所示水声目标方位历程图示例的跟踪结果,可以看到与图3展示的传统方法的跟踪结果相比,本发明提出的新方法并没有导致跟踪偏离,有效提升了基于水声目标方位历程图的水声目标方位跟踪技术的抗噪性与可靠性。

此外,在另一优选实现方式中,本申请还通过下述修正方法实现了对精度的进一步优化。

上面本发明通过独特的主元素谱获取方式达到了降低跟踪偏离的目的。主元素谱中的明亮轨迹是将当前波束方位能量谱与历史波束方位能量谱共同进行分析的结果,因此每个亮点对应的方位角会受到目标历史方位的影响,产生漂移,导致跟踪精度误差。

图9对比了本发明提出的水声目标方位角自动跟踪技术的跟踪结果与目标方位角真值,可以明显看到在历史数据的影响下,前者向水声目标方位角轨迹倾斜的反方向产生了漂移。经过测量,本次实验的平均跟踪误差为2.21度。

针对上述问题本发明提出了如下方法对方位角误差进行修正:

1.在得到tn时刻的主元素谱pn并计算修正前的目标方位角θn后,对tn时刻的波束方位能量谱in进行如下处理:

其中in(i)表示波束方位能量谱in的第i个元素;

2.以修正前的目标方位角θn为中心、在一定方位角范围内(本示例设为5度),搜索in的最大值,将其对应的方位角作为tn时刻的修正目标方位角θ’n。

图10给出了经过修正的水声目标方位自动跟踪结果,其平均绝对误差为1.38度,小于修正前的2.21度,证明此修正方法可以有效提升跟踪的精度。

虽然上面结合本发明的优选实施例对本发明的原理进行了详细的描述,本领域技术人员应该理解,上述实施例仅仅是对本发明的示意性实现方式的解释,并非对本发明包含范围的限定。实施例中的细节并不构成对本发明范围的限制,在不背离本发明的精神和范围的情况下,任何基于本发明技术方案的等效变换、简单替换等显而易见的改变,均落在本发明保护范围之内。

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