基于粒子濾波的水下目標(biāo)跟蹤置前檢測方法研究.pdf

1、由于電磁波和光在水體傳播時衰減很大，海洋是聲透明的，聲波是水下信息傳輸、水下目標(biāo)探測、水底成像等的主要手段。隨著聲隱身技術(shù)的發(fā)展，以及水聲信道的復(fù)雜性，水下目標(biāo)探測面臨著“兩個一千”問題，即干擾數(shù)是目標(biāo)數(shù)的一千倍以上，干擾強(qiáng)度是目標(biāo)強(qiáng)度的一千倍以上，給水下目標(biāo)跟蹤檢測帶來了困難。跟蹤置前檢測(Track-Before-Detect，TBD)方法是弱目標(biāo)檢測跟蹤的重要研究方向，與傳統(tǒng)的先檢測后跟蹤(Track-After-Detect，T

2、AD)方法不同，該方法并不設(shè)定門限對目標(biāo)的存在性進(jìn)行判斷，而是通過關(guān)聯(lián)目標(biāo)的物理運動軌跡特征，挖掘原始數(shù)據(jù)中的有效信息，通過時間積累，實現(xiàn)弱目標(biāo)的航跡提取。粒子濾波(Particle Filter，PF)是處理非線性序貫濾波問題的一個重要手段，是目標(biāo)跟蹤問題的一個重要研究方向。本文基于PF技術(shù)開展水下弱目標(biāo)的跟蹤置前檢測方法研究，主要工作如下：
　　首先，研究利用序貫貝葉斯濾波方法開展水下目標(biāo)跟蹤方法研究。建立了水下目標(biāo)狀態(tài)空間變

3、化模型，針對水聲傳播過程的非線性特點，研究擴(kuò)展卡爾曼濾波(ExtendedKalman Filter，EKF)、集合卡爾曼濾波(Ensemble Kalman Filter，EnKF)和粒子濾波技術(shù)，通過對比試驗驗證了利用粒子濾波技術(shù)跟蹤水下目標(biāo)的可行性。
　　其次，根據(jù)匹配場處理思想(Matched Field Processing，MFP)，建立了水聲被動目標(biāo)檢測的TBD處理模型，研究粒子濾波實現(xiàn)跟蹤置前檢測的原理，提出了一種