基于被动全向声呐浮标的目标轨迹估计方法、装置及设备

1.本技术涉及声呐浮标水声探测技术领域，特别是涉及一种基于被动全向声呐浮标的目标轨迹估计方法、装置及设备。


背景技术：

2.声呐浮标又称无线电声呐浮标，是航空反潜飞机尤其是固定翼反潜巡逻机的主要探测设备。声纳浮标按照探测方式大致可分为被动声呐浮标和主动声呐浮标，其中被动全向声呐浮标，又称lofar(low-frequency acquisition and ranging)浮标是一种通过被动接收目标辐射噪声以获得目标探测信息的常用浮标。
3.在现有的定位方法中，codar法的布阵要求十分苛刻；hyfix法的时间误差大，缺乏实用性；difix法定向浮标对线谱信噪比要求很高，且测向性能不可靠。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够对目标的运动轨迹估计更为精准的基于被动全向声呐浮标的目标轨迹估计方法、装置及设备。
5.一种基于被动全向声呐浮标的目标轨迹估计方法，所述方法包括：
6.获取探测信号数据集，所述探测信号数据集中包括多个由被动全向声呐浮标中各声呐浮标对目标进行被动探测得到的探测信号；
7.对各所述探测信号进行处理得到对应声呐浮标相对于所述目标的多普勒频率偏移幅度，并根据所述多普勒频率偏移幅度对声呐浮标进行筛选，得到距离所述目标最近的多个筛选声呐浮标；
8.根据各所述筛选声呐浮标对应的探测信号进行计算，得到所述目标在行进中距离各筛选声呐浮标的最近距离、到达最近距离时对应的时间以及所述目标的运动速度；
9.将各所述筛选声呐浮标的坐标作为圆心，以对应的最近距离为半径构建多个圆形，再根据所述目标到达距离各所述筛选声呐浮标最近距离的时间，将到达时间临近的两个圆形为一组计算其公切线和对应的切点；
10.根据公切线对应切点计算各组公切线的长度，并采用二次打分机制分别对各组所述公切线长度进行打分，将各组圆中分数最高的公切线的切点对应的坐标作为所述目标的可能轨迹散点；
11.对所述目标的可能轨迹散点进行拟合，得到所述目标的估计运动轨迹。
12.在其中一实施例中，所述对各所述探测信号进行处理得到对应声呐浮标相对于所述目标的多普勒频率偏移幅度包括：
13.对各所述探测信号分别进行短时傅里叶变换得到对应的功率谱图，并根据预设的目标中心频率在各所述功率谱图进行截取，得到部分功率谱图；
14.对各所述部分功率谱图中每个时刻对应的谱值进行二次曲线内插求取峰值后，选取峰值对应的频率点作为对应时刻的目标辐射噪声频率测量值；
15.在各所述部分功率谱图中对所有的目标辐射噪声频率测量值采用五点三次平滑法进行平滑处理后得到各所述部分功率谱图对应的目标辐射噪声频率变化图；
16.根据各所述目标辐射噪声频率变化图中最大值和最小值之间的差值得到所述多普勒频率偏移幅度。
17.在其中一实施例中，在根据所述多普勒频率偏移幅度对声呐浮标进行筛选时，根据预设的声呐浮标数量选取所述多普勒频率偏移幅度最大的前几个声呐浮标作为所述筛选声呐浮标。
18.在其中一实施例中，所述根据各所述筛选声呐浮标对应的探测信号进行计算，得到所述目标在行进中距离各筛选声呐浮标的最近距离、到达最近距离时对应的时间以及所述目标的运动速度包括：
19.在各所述筛选声呐浮标对应的功率谱图选取任意两个时刻分别作为第一时刻以及第二时刻，并相应获取这两个时刻分别对应的第一频率以及第二频率；
20.在各对应功率谱图中记录线谱频率变化曲线，求取该线谱频率变化曲线上的拐点，并得到该拐点对应的第三时间以及第三频率，所述第三时间以及第三频率分别为目标到达距离声呐浮标最近距离的时间以及频率；
21.根据由各对应功率谱图得到的所述第一频率、第二频率、第三频率、第一时间、第二时间以及第三时间采用定位公式进行计算，分别得到所述目标距离各筛选声呐浮标的最近距离以及对应的目标运动速度。
22.在其中一实施例中，所述定位公式表示为：
[0023][0024][0025]
其中，δt1＝t
cpa-t1，δt2＝t
cpa-t2[0026]
在上式中，d表示所述目标距离声呐浮标的最近距离，v表示所述目标在最近距离时的运动速度，t1、t2、t
cpa
分别表示所述第一时间、第二时间以及第三时间，f1、f2、f
cpa
分别表示所述第一频率、第二频率、第三频率。
[0027]
在其中一实施例中，所述根据公切线对应切点计算各组公切线的长度，并采用二次打分机制分别对各组所述公切线长度进行打分包括：
[0028]
依次对各组内的公切线进行两次打分，第一次打分包括：在各组中分别根据切点坐标分别计算公切线理论上的长度以及实际长度，并根据两者的差值与预设差值范围进行对比，若所述差值在预设差值范围内，则对对应公切线加1分，若所述差值不在预设差值范围内则对对应公切线加0分；
[0029]
第二次打分包括：计算时间相近的两组圆中，时间靠前一组圆中第二圆上切点，到时间靠后一组圆中第一个圆上切点的距离，距离最小所对应的公切线加1分。
[0030]
在其中一实施例中，所述对所述目标的可能轨迹散点进行拟合，得到所述目标的
估计运动轨迹包括：
[0031]
采用多项式拟合方法对所述目标的可能轨迹散点进行拟合，得到所述目标的估计运动轨迹。
[0032]
在其中一实施例中，所述对所述目标的可能轨迹散点进行拟合，得到所述目标的估计运动轨迹包括：
[0033]
采用滑动平均法或卡尔曼滤波方法对所述目标的可能轨迹散点进行滤波，得到更为准确的轨迹散点；
[0034]
采用所述多项式拟合方法对滤波后的运动轨迹散点进行拟合，得到所述目标的估计运动轨迹。
[0035]
一种基于被动全向声呐浮标的目标轨迹估计装置，所述装置包括：
[0036]
探测信号获取模块，用于获取探测信号数据集，所述探测信号数据集中包括多个由被动全向声呐浮标中各声呐浮标对目标进行被动探测得到的探测信号；
[0037]
声呐浮标筛选模块，用于对各所述探测信号进行处理得到对应声呐浮标相对于所述目标的多普勒频率偏移幅度，并根据所述多普勒频率偏移幅度对声呐浮标进行筛选，得到距离所述目标最近的多个筛选声呐浮标；
[0038]
最近距离参数计算模块，用于根据各所述筛选声呐浮标对应的探测信号进行计算，得到所述目标在行进中距离各筛选声呐浮标的最近距离、到达最近距离时对应的时间以及所述目标的运动速度；
[0039]
圆形构建模块，用于将各所述筛选声呐浮标的坐标作为圆心，以对应的最近距离为半径构建多个圆形，再根据所述目标到达距离各所述筛选声呐浮标最近距离的时间，将到达时间临近的两个圆形为一组计算其公切线和对应的切点；
[0040]
可能轨迹散点得到模块，用于根据公切线对应切点计算各组公切线的长度，并采用二次打分机制分别对各组所述公切线长度进行打分，将各组圆中分数最高的公切线的切点对应的坐标作为所述目标的可能轨迹散点；
[0041]
运动轨迹估计拟合模块，用于对所述目标的可能轨迹散点进行拟合，得到所述目标的估计运动轨迹。
[0042]
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0043]
获取探测信号数据集，所述探测信号数据集中包括多个由被动全向声呐浮标中各声呐浮标对目标进行被动探测得到的探测信号；
[0044]
对各所述探测信号进行处理得到对应声呐浮标相对于所述目标的多普勒频率偏移幅度，并根据所述多普勒频率偏移幅度对声呐浮标进行筛选，得到距离所述目标最近的多个筛选声呐浮标；
[0045]
根据各所述筛选声呐浮标对应的探测信号进行计算，得到所述目标在行进中距离各筛选声呐浮标的最近距离、到达最近距离时对应的时间以及所述目标的运动速度；
[0046]
将各所述筛选声呐浮标的坐标作为圆心，以对应的最近距离为半径构建多个圆形，再根据所述目标到达距离各所述筛选声呐浮标最近距离的时间，将到达时间临近的两个圆形为一组计算其公切线和对应的切点；
[0047]
根据公切线对应切点计算各组公切线的长度，并采用二次打分机制分别对各组所
述公切线长度进行打分，将各组圆中分数最高的公切线的切点对应的坐标作为所述目标的可能轨迹散点；
[0048]
对所述目标的可能轨迹散点进行拟合，得到所述目标的估计运动轨迹。
[0049]
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0050]
获取探测信号数据集，所述探测信号数据集中包括多个由被动全向声呐浮标中各声呐浮标对目标进行被动探测得到的探测信号；
[0051]
对各所述探测信号进行处理得到对应声呐浮标相对于所述目标的多普勒频率偏移幅度，并根据所述多普勒频率偏移幅度对声呐浮标进行筛选，得到距离所述目标最近的多个筛选声呐浮标；
[0052]
根据各所述筛选声呐浮标对应的探测信号进行计算，得到所述目标在行进中距离各筛选声呐浮标的最近距离、到达最近距离时对应的时间以及所述目标的运动速度；
[0053]
将各所述筛选声呐浮标的坐标作为圆心，以对应的最近距离为半径构建多个圆形，再根据所述目标到达距离各所述筛选声呐浮标最近距离的时间，将到达时间临近的两个圆形为一组计算其公切线和对应的切点；
[0054]
根据公切线对应切点计算各组公切线的长度，并采用二次打分机制分别对各组所述公切线长度进行打分，将各组圆中分数最高的公切线的切点对应的坐标作为所述目标的可能轨迹散点；
[0055]
对所述目标的可能轨迹散点进行拟合，得到所述目标的估计运动轨迹。
[0056]
上述基于被动全向声呐浮标的目标轨迹估计方法、装置及设备，通过首先对被动全向声呐浮标阵中离目标最近的多个声呐浮标进行筛选，对筛选得到的声呐浮标对应的探测信号进行处理，得到目标距离各筛选声呐浮标的最近距离以及目标达到最近距离对应的时间以及运动速度，接着以各筛选声呐浮标的坐标作为圆心，以最近距离为半径构建多个圆形，并将到达时间临近的两个圆形为一组计算其公切线长度，然后利用二次打分机制得到每组圆中的分数最高的公切线，并将其对应的切点坐标作为目标的可能轨迹点，最后对得到的多个轨迹点进行拟合得到目标的估计运动轨迹，采用本方法可对目标的运动轨迹进行精准估计。
附图说明
[0057]
图1为一个实施例中基于被动全向声呐浮标的目标轨迹估计方法的流程示意图；
[0058]
图2为一个实施例中舰船与浮标位置示意图；
[0059]
图3为一个实施例中二次打分机制方法的流程示意图；
[0060]
图4为一个实施例中基于被动全向声呐浮标的目标轨迹估计装置的结构框图；
[0061]
图5为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
[0062]
为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
[0063]
如图1所示，提供了一种基于被动全向声呐浮标的目标轨迹估计方法，包括以下步骤：
[0064]
步骤s100，获取探测信号数据集，该探测信号数据集中包括多个由被动全向声呐浮标中各声呐浮标对目标进行被动探测得到的探测信号；
[0065]
步骤s110，对各探测信号进行处理得到对应声呐浮标相对于目标的多普勒频率偏移幅度，并根据多普勒频率偏移幅度对声呐浮标进行筛选，得到距离目标最近的多个筛选声呐浮标；
[0066]
步骤s120，根据各筛选声呐浮标对应的探测信号进行计算，得到目标在行进中距离各筛选声呐浮标的最近距离、到达最近距离时对应的时间以及目标的运动速度；
[0067]
步骤s130，将各筛选声呐浮标的坐标作为圆心，以对应的最近距离为半径构建多个圆形，再根据目标到达距离各筛选声呐浮标最近距离的时间，将到达时间临近的两个圆形为一组计算其公切线和对应的切点；
[0068]
步骤s140，根据公切线对应切点计算各组公切线的长度，并采用二次打分机制分别对各组公切线长度进行打分，将各组圆中分数最高的公切线的切点对应的坐标作为目标的可能轨迹散点；
[0069]
步骤s150，对目标的可能轨迹散点进行拟合，得到目标的估计运动轨迹。
[0070]
在本实施例中，首先对被动全向声呐浮标中距离目标最近的声呐浮标进行筛选，对筛选得到的声呐浮标得到的探测数据进行处理进而得到运动目标在经过这几个浮标时的最近距离，以及对应的时间。接着以各筛选声呐浮标的坐标为圆心，最近距离为半径构建圆形，并将临近的两个圆作为一组，确定其公切线及长度，在这里采用二次打分机制对各组圆的公切线段进行打分，并将每组得分最高的公切线对应的切点坐标作为目标的可能轨迹散点，接着对多个可能轨迹散点进行拟合，进而得到目标的精准运动轨迹。
[0071]
在步骤s100中，被动全向声呐浮标阵中的各声呐浮标均为被动全向声呐浮标，而目标可为在水面上行驶的船，或者在水底行驶的潜艇。在本文中以舰船为例对本方法进行说明。
[0072]
在步骤s110中，当舰船(目标)从被动全向声呐浮标阵边经过时，并不是被动全向声呐浮标阵中所有声呐浮标得到的探测数据有参考价值，并不需要对所有的探测数据进行处理，所以为了提升效率和准确率，只需要对在目标经过声呐浮标阵距离最近的几个声呐浮标的探测信号进行处理，所以，在本方法中，采用多普勒频率偏移幅度对声呐浮标进行筛选，选取偏移幅度较大的探测数据进行后续处理。
[0073]
在本实施例中，对各探测信号进行处理得到对应声呐浮标相对于所述目标的多普勒频率偏移幅度包括：对各探测信号分别进行短时傅里叶变换得到对应的功率谱图，并根据预设的目标中心频率在各功率谱图进行截取，得到部分功率谱图。接着，对各所述部分功率谱图中每个时刻对应的谱值进行二次曲线内插求取峰值后，选取峰值对应的频率点作为对应时刻的目标辐射噪声频率测量值。接着在各部分功率谱图中对所有的目标辐射噪声频率测量值采用五点三次平滑法进行平滑处理后得到各部分功率谱图对应的目标辐射噪声频率变化图，最后根据各目标辐射噪声频率变化图中最大值和最小值之间的差值得到多普勒频率偏移幅度。
[0074]
具体的，首先，选择舰船的中心频率。其次，根据中心频率选择其左右一定范围内
的部分功率谱图。然后，由于探测数据是离散的，对探测信号求峰值得到的样本点往往不是局部最大值，而是在相邻的两个样本点之间，需要进行内插得到真正的局部最大值，在本方法中采用二次曲线(抛物线)的方法进行内插，对每个时刻的lofar(功率频谱)谱值进行二次曲线内插求峰值后选取幅值最大的频率点作为此时刻的舰船辐射噪声频率测量值。最后，对所有的舰船辐射噪声频率测量值采用五点三次平滑法进行平滑处理得到推测的舰船辐射噪声频率变化图。由于提取到的频率变化曲线不够平滑，这里采用五点三次平滑法进行平滑处理，五点三次平滑法是利用最小二乘法原理对离散数据进行三次最小二乘多项式平滑的处理方法,求取平滑后频率变化图的最大值与最小值的差值得到多普勒频率偏移的幅度。
[0075]
具体的，设序列x(n),n＝1,2,...,n，y(n)为x(n)通过五点三次平滑后的输出，五点三次平滑法计算公式为：
[0076][0077]
在本实施例中，在根据多普勒频率偏移幅度对声呐浮标进行筛选时，根据预设的声呐浮标数量选取多普勒频率偏移幅度最大的前几个声呐浮标作为筛选声呐浮标。
[0078]
接着，在步骤s120中，提供了一种新的定位方法，包括：在各筛选声呐浮标对应的功率谱图选取任意两个时刻分别作为第一时刻以及第二时刻，并相应获取这两个时刻分别对应的第一频率以及第二频率，同时，在各对应功率谱图中记录线谱频率变化曲线，求取该线谱频率变化曲线上的拐点，并得到该拐点对应的第三时间以及第三频率，所述第三时间以及第三频率分别为目标到达距离声呐浮标最近距离的时间以及频率。根据由各对应功率谱图得到的所述第一频率、第二频率、第三频率、第一时间、第二时间以及第三时间采用定位公式进行计算，分别得到所述目标距离各筛选声呐浮标的最近距离以及对应的目标运动速度。
[0079]
进一步的，定位公式表示为：
[0080][0081]
[0082]
其中，δt1＝t
cpa-t1，δt2＝t
cpa-t2[0083]
在公式(2)和(3)中，d表示目标距离声呐浮标的最近距离，v表示目标在最近距离时的运动速度，t1、t2、t
cpa
分别表示所述第一时间、第二时间以及第三时间，f1、f2、f
cpa
分别表示所述第一频率、第二频率、第三频率。
[0084]
具体的，由于舰船辐射噪声lofar谱图中有较高频率的窄带线谱成分，舰船先不断接近浮标后远离，根据多普勒效应，该浮标信号的lofar谱线会从高向低移动，浮标与目标的最接近点为cpa(closest point of approach)点，舰船与浮标位置图如图2所示。
[0085]
根据多普勒频移公式可知，浮标检测到的线谱频率为：
[0086][0087]
在公式(4)中，f表示测量得到的目标频率，f表示舰船的中心频率，v表示舰船运行速度，表示舰船航向到浮标连线的夹角，c表示水中声速。
[0088]
在lofar谱图中选取两个时刻t1、t2的频率分别为f1、f2，由公式(4)可得到：
[0089][0090][0091]
当舰船从靠近浮标到远离浮标，lofar线谱频率一直减小(从大于舰船目标中心频率减小到小于舰船目标中心频率)，将lofar线谱频率变化记录下来，求取线谱曲线的拐点，则能得到舰船目标达到cpa点的频率f
cpa
和时间t
cpa
。
[0092]
令：δt1＝t
cpa-t1，δt2＝t
cpa-t2。
[0093]
由公式(4)可知：
[0094]fcpa
＝f0ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)
[0095][0096][0097]
对公式(8)和公式(9)的两边平方后化简，并令则可以得到公式(2)和公式(3)。在这两个方程中，t1、t2、y1、y2都已知，则可以求出v、d。
[0098]
在本文中提出的基于多普勒分析的新型目标定位方法，基于多普勒分析的新型目标定位方法利用了时间信息，需要测量的t1、t2、f1、f2、t
cpa
、f
cpa
相对较容易获得，而且不需要两次观测点关于cpa点对称。
[0099]
接下来，在步骤s130和s140中，通过对公切线长度的计算及打分，从而得到更为准确的舰船轨迹点。
[0100]
具体的，以各浮标位置作为圆心，浮标与舰船目标最近点距离d作为半径作圆，并根据舰船到达距离各筛选声呐浮标最近距离的时间，将到达时间临近的两个圆形为一组计算其公切线和对应的切点。
[0101]
设两个相邻近圆的方程为：
[0102]
c1:(x-x1)2+(y-y1)2＝r
12
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(10)
[0103]
c2:
[0104]
在公式(10)和公式(11)中，(x1,y1)、(x2,y2)分别为圆c1、c2的圆心，r1、r2分别为圆c1、c2的半径，设：
[0105]
δ
+
＝(x
1-x2)2+(y
1-y2)
2-(r1+r2)2ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(12)
[0106]
δ-＝(x
1-x2)2+(y
1-y2)
2-(r
1-r2)2ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(13)
[0107][0108][0109]
q＝x1y
2-x2y1ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(16)
[0110]
则得到这两个圆的公切线方程如下：
[0111][0112][0113][0114][0115]
根据邻近两个圆的位置关系，每组圆最多可以得到四条公切线，在本方法中，采用两次打分机制筛选出各组圆中的一条公切线，并将其切点坐标作为舰船的轨迹点。
[0116]
具体的，第一次打分包括：在各组中分别根据切点坐标分别计算公切线理论上的长度以及实际长度，并根据两者的差值与预设差值范围进行对比，若差值在预设差值范围内，则对对应公切线加1分，若差值不在预设差值范围内则对对应公切线加0分。
[0117]
第二次打分包括：计算时间相近的两组圆中，时间靠前一组圆中第二圆上切点，到时间靠后一组圆中第一个圆上切点的距离，距离最小所对应的公切线加1分。
[0118]
具体的，二次打分机制按照如图3所示的流程进行处理。第一次打分机制：用每组圆上的切点坐标求出切线长度，然后利用基于多普勒分析的新型方法计算出切点速度(按匀加速或匀减速计算)和时间差，由此可以得到理论上的切线长度，然后将两者进行比较，设定一个差值阈值，采用投票机制，如果在差值范围内，就给相应的公切线记1分，不在范围
内，记0分，然后，给每个公切线打分，有多个圆相切，多条公切线时，也按这个给所有公切线打分。
[0119]
第二次打分机制：计算前一组圆中第二个圆上切点到后一组圆中第一个圆上切点的距离，距离最小的所对应的切线加一分。根据两次打分机制选出每组圆中分数最高的切线，分数最高切线上的切点作为预测的舰船运行轨迹点。
[0120]
在得到舰船的可能轨迹散点后，接着在步骤s150中，对得到的所有可能为目标的轨迹散点进行误差分析后，再对其航迹进行拟合得到航迹方程。
[0121]
在本实施例中，对定位后的散点去除奇异值后使用多项式拟合方法或滑动平均法方法或卡尔曼滤波方法，还计算预设置信概率下的定位点误差置信度预测边界，置信范围的计算采用以下公式：
[0122][0123]
在公式(21)中，b为拟合产生的系数，t取决于置信概率并使用t累积分布函数的逆运算，s是系数估计的估计协方差矩阵中对角线元素的向量，(x
t
x)-1
s2。在线性拟合中，x是设计矩阵，而对于非线性拟合，x是拟合值相对于系数的雅可比，x
t
是x的转置，s2为均方误差。
[0124]
在本方法中，提出采用多项式拟合方法、滑动平均法或卡尔曼滤波方法三者其一进行误差分析，或者同时采用这三种方法进行误差分析。
[0125]
具体的，采用多项拟合方法对散点进行误差分析时，返回n次多项式p(x)的系数，该阶数是y中数据的最佳拟合(在最小二乘法中)。p中的系数按降幂排列，p的长度为n+1为：
[0126]
p(x)＝p1xn+p2x
n-1
+
…
+pnx+p
n+1
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(22)
[0127]
具体的，采用滑动平均法(moving average)进行误差分析时，滑动平均法(moving average)是一种时间域思想上的信号光滑方法。算法思路为，将该点附近的采样点做算数平均，作为这个点光滑后的值。一般窗口为对称窗口，防止出现相位偏差。窗口一般为奇数，以3点平均(窗口长度为3)公式为例，原数据为x，平滑后的数据为y：
[0128][0129]
采用滑动平均函数对数据进行平滑处理，将固定长度的窗口进行移动，得到各个窗口内的平均值。
[0130]
具体的，采用卡尔曼滤波方法进行误差分析时，kalman滤波主要是通过“预测”和“更新”两个过程对系统的状态进行最优估计。其核心过程公式如下：
[0131]
状态预测方程为：
[0132][0133]
在公式(24)中，f为状态转移矩阵，为上一时刻状态的最优估计值，b为控制矩阵，u
t-1
为上一时刻的系统控制量。预测误差协方差矩阵：
[0134]
p
t-＝fp
t-1ft
+q
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(25)
[0135]
在公式(25)中，p
t-1
为上一时刻的估计误差协方差矩阵，q为状态噪声协方差矩阵。最优估计条件下的卡尔曼增益矩阵k为：
[0136]kt
＝p
t-h
t
(hp
t-h
t
+r)-1
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(26)
[0137]
上公式(26)中，h为观察矩阵的控制矩阵，r为观察协方差矩阵。状态更新方程为：
[0138][0139]
上公式(27)中，z
t
为观察矩阵。
[0140]
估计误差协方差矩阵:
[0141]
p
t
＝(1-k
t
h)p
t-ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(28)
[0142]
实际上，若采用多项式拟合方法对运动轨迹散点进行拟合时，可以直接得到目标的运动轨迹方程以及置信度预测边界。而采用其他两个方法时，需要采用滑动平均法或卡尔曼滤波方法对目标的可能轨迹散点进行滤波，得到更为准确的轨迹散点，再采用多项式拟合方法对滤波后的运动轨迹散点进行拟合，得到目标的估计运动轨迹。
[0143]
上述基于被动全向声呐浮标的目标轨迹估计方法中，在本方法中通过自动在lofar谱图的较宽频谱区间内搜索多普勒频率偏移，采用二次曲线内插求峰值方法提取频率变化曲线，并采用五点三次平滑法对频率变化曲线进行平滑处理，自动计算出各声呐浮标多普勒频率偏移量，对比各声呐浮标偏移比例，自动给出参与doppler-cpa定位的浮标。并采用两次打分机制得到目标可能的定位点。第一次打分机制：利用理论切线长度和实际切线长度通过投票机制进行打分。第二次打分机制：计算相邻两组圆上切点距离，距离最小的所对应的切线加一分。根据两次打分机制选出每组圆中分数最高的切线，分数最高切线上的切点即目标可能的定位点。最后通过多项式拟合方法、滑动平均法方法和卡尔曼滤波方法这三种误差估计模型对目标的运动轨迹进行估计。采用本方法可对目标的航迹进行更为精准的定位。
[0144]
应该理解的是，虽然图1的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0145]
在一个实施例中，如图4所示，提供了一种基于被动全向声呐浮标的目标轨迹估计装置，包括：探测信号获取模块200、声呐浮标筛选模块210、最近距离参数计算模块220、圆形构建模块230、可能轨迹散点得到模块240和估计运动估计拟合模块250，其中：
[0146]
探测信号获取模块200，用于获取探测信号数据集，所述探测信号数据集中包括多个由被动全向声呐浮标中各声呐浮标对目标进行被动探测得到的探测信号；
[0147]
声呐浮标筛选模块210，用于对各所述探测信号进行处理得到对应声呐浮标相对于所述目标的多普勒频率偏移幅度，并根据所述多普勒频率偏移幅度对声呐浮标进行筛选，得到距离所述目标最近的多个筛选声呐浮标；
[0148]
最近距离参数计算模块220，用于根据各所述筛选声呐浮标对应的探测信号进行计算，得到所述目标在行进中距离各筛选声呐浮标的最近距离、到达最近距离时对应的时间以及所述目标的运动速度；
[0149]
圆形构建模块230，用于将各所述筛选声呐浮标的坐标作为圆心，以对应的最近距离为半径构建多个圆形，再根据所述目标到达距离各所述筛选声呐浮标最近距离的时间，将到达时间临近的两个圆形为一组计算其公切线和对应的切点；
[0150]
可能轨迹散点得到模块240，用于根据公切线对应切点计算各组公切线的长度，并采用二次打分机制分别对各组所述公切线长度进行打分，将各组圆中分数最高的公切线的切点对应的坐标作为所述目标的可能轨迹散点；
[0151]
运动轨迹估计拟合模块250，用于对所述目标的可能轨迹散点进行拟合，得到所述目标的估计运动轨迹。
[0152]
关于基于被动全向声呐浮标的目标轨迹估计装置的具体限定可以参见上文中对于基于被动全向声呐浮标的目标轨迹估计方法的限定，在此不再赘述。上述基于被动全向声呐浮标的目标轨迹估计装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0153]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于被动全向声呐浮标的目标轨迹估计方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
[0154]
本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0155]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
[0156]
获取探测信号数据集，所述探测信号数据集中包括多个由被动全向声呐浮标中各声呐浮标对目标进行被动探测得到的探测信号；
[0157]
对各所述探测信号进行处理得到对应声呐浮标相对于所述目标的多普勒频率偏移幅度，并根据所述多普勒频率偏移幅度对声呐浮标进行筛选，得到距离所述目标最近的多个筛选声呐浮标；
[0158]
根据各所述筛选声呐浮标对应的探测信号进行计算，得到所述目标在行进中距离各筛选声呐浮标的最近距离、到达最近距离时对应的时间以及所述目标的运动速度；
[0159]
将各所述筛选声呐浮标的坐标作为圆心，以对应的最近距离为半径构建多个圆形，再根据所述目标到达距离各所述筛选声呐浮标最近距离的时间，将到达时间临近的两个圆形为一组计算其公切线和对应的切点；
[0160]
根据公切线对应切点计算各组公切线的长度，并采用二次打分机制分别对各组所述公切线长度进行打分，将各组圆中分数最高的公切线的切点对应的坐标作为所述目标的可能轨迹散点；
[0161]
对所述目标的可能轨迹散点进行拟合，得到所述目标的估计运动轨迹。
[0162]
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0163]
获取探测信号数据集，所述探测信号数据集中包括多个由被动全向声呐浮标中各声呐浮标对目标进行被动探测得到的探测信号；
[0164]
对各所述探测信号进行处理得到对应声呐浮标相对于所述目标的多普勒频率偏移幅度，并根据所述多普勒频率偏移幅度对声呐浮标进行筛选，得到距离所述目标最近的多个筛选声呐浮标；
[0165]
根据各所述筛选声呐浮标对应的探测信号进行计算，得到所述目标在行进中距离各筛选声呐浮标的最近距离、到达最近距离时对应的时间以及所述目标的运动速度；
[0166]
将各所述筛选声呐浮标的坐标作为圆心，以对应的最近距离为半径构建多个圆形，再根据所述目标到达距离各所述筛选声呐浮标最近距离的时间，将到达时间临近的两个圆形为一组计算其公切线和对应的切点；
[0167]
根据公切线对应切点计算各组公切线的长度，并采用二次打分机制分别对各组所述公切线长度进行打分，将各组圆中分数最高的公切线的切点对应的坐标作为所述目标的可能轨迹散点；
[0168]
对所述目标的可能轨迹散点进行拟合，得到所述目标的估计运动轨迹。
[0169]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
[0170]
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0171]
以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。

技术特征：
1.基于被动全向声呐浮标的目标轨迹估计方法，其特征在于，所述方法包括：获取探测信号数据集，所述探测信号数据集中包括多个由被动全向声呐浮标中各声呐浮标对目标进行被动探测得到的探测信号；对各所述探测信号进行处理得到对应声呐浮标相对于所述目标的多普勒频率偏移幅度，并根据所述多普勒频率偏移幅度对声呐浮标进行筛选，得到距离所述目标最近的多个筛选声呐浮标；根据各所述筛选声呐浮标对应的探测信号进行计算，得到所述目标在行进中距离各筛选声呐浮标的最近距离、到达最近距离时对应的时间以及所述目标的运动速度；将各所述筛选声呐浮标的坐标作为圆心，以对应的最近距离为半径构建多个圆形，再根据所述目标到达距离各所述筛选声呐浮标最近距离的时间，将到达时间临近的两个圆形为一组计算其公切线和对应的切点；根据公切线对应切点计算各组公切线的长度，并采用二次打分机制分别对各组所述公切线长度进行打分，将各组圆中分数最高的公切线的切点对应的坐标作为所述目标的可能轨迹散点；对所述目标的可能轨迹散点进行拟合，得到所述目标的估计运动轨迹。2.根据权利要求1所述的目标轨迹估计方法，其特征在于，所述对各所述探测信号进行处理得到对应声呐浮标相对于所述目标的多普勒频率偏移幅度包括：对各所述探测信号分别进行短时傅里叶变换得到对应的功率谱图，并根据预设的目标中心频率在各所述功率谱图进行截取，得到部分功率谱图；对各所述部分功率谱图中每个时刻对应的谱值进行二次曲线内插求取峰值后，选取峰值对应的频率点作为对应时刻的目标辐射噪声频率测量值；在各所述部分功率谱图中对所有的目标辐射噪声频率测量值采用五点三次平滑法进行平滑处理后得到各所述部分功率谱图对应的目标辐射噪声频率变化图；根据各所述目标辐射噪声频率变化图中最大值和最小值之间的差值得到所述多普勒频率偏移幅度。3.根据权利要求2所述的目标轨迹估计方法，其特征在于，在根据所述多普勒频率偏移幅度对声呐浮标进行筛选时，根据预设的声呐浮标数量选取所述多普勒频率偏移幅度最大的前几个声呐浮标作为所述筛选声呐浮标。4.根据权利要求3所述的目标轨迹估计方法，其特征在于，所述根据各所述筛选声呐浮标对应的探测信号进行计算，得到所述目标在行进中距离各筛选声呐浮标的最近距离、到达最近距离时对应的时间以及所述目标的运动速度包括：在各所述筛选声呐浮标对应的功率谱图选取任意两个时刻分别作为第一时刻以及第二时刻，并相应获取这两个时刻分别对应的第一频率以及第二频率；在各对应功率谱图中记录线谱频率变化曲线，求取该线谱频率变化曲线上的拐点，并得到该拐点对应的第三时间以及第三频率，所述第三时间以及第三频率分别为目标到达距离声呐浮标最近距离的时间以及频率；根据由各对应功率谱图得到的所述第一频率、第二频率、第三频率、第一时间、第二时间以及第三时间采用定位公式进行计算，分别得到所述目标距离各筛选声呐浮标的最近距离以及对应的目标运动速度。
5.根据权利要求4所述的目标轨迹估计方法，其特征在于，所述定位公式表示为：5.根据权利要求4所述的目标轨迹估计方法，其特征在于，所述定位公式表示为：其中，δt1＝t
cpa-t1，δt2＝t
cpa-t2在上式中，d表示所述目标距离声呐浮标的最近距离，v表示所述目标在最近距离时的运动速度，t1、t2、t
cpa
分别表示所述第一时间、第二时间以及第三时间，f1、f2、f
cpa
分别表示所述第一频率、第二频率、第三频率。6.根据权利要求5所述的目标轨迹估计方法，其特征在于，所述根据公切线对应切点计算各组公切线的长度，并采用二次打分机制分别对各组所述公切线长度进行打分包括：依次对各组内的公切线进行两次打分，第一次打分包括：在各组中分别根据切点坐标分别计算公切线理论上的长度以及实际长度，并根据两者的差值与预设差值范围进行对比，若所述差值在预设差值范围内，则对对应公切线加1分，若所述差值不在预设差值范围内则对对应公切线加0分；第二次打分包括：计算时间相近的两组圆中，时间靠前一组圆中第二圆上切点，到时间靠后一组圆中第一个圆上切点的距离，距离最小所对应的公切线加1分。7.根据权利要求6所述的目标轨迹估计方法，其特征在于，所述对所述目标的可能轨迹散点进行拟合，得到所述目标的估计运动轨迹包括：采用多项式拟合方法对所述目标的可能轨迹散点进行拟合，得到所述目标的估计运动轨迹。8.根据权利要求6所述的目标轨迹估计方法，其特征在于，所述对所述目标的可能轨迹散点进行拟合，得到所述目标的估计运动轨迹包括：采用滑动平均法或卡尔曼滤波方法对所述目标的可能轨迹散点进行滤波，得到更为准确的轨迹散点；采用所述多项式拟合方法对滤波后的运动轨迹散点进行拟合，得到所述目标的估计运动轨迹。9.基于被动全向声呐浮标的目标轨迹估计装置，其特征在于，所述装置包括：探测信号获取模块，用于获取探测信号数据集，所述探测信号数据集中包括多个由被动全向声呐浮标中各声呐浮标对目标进行被动探测得到的探测信号；声呐浮标筛选模块，用于对各所述探测信号进行处理得到对应声呐浮标相对于所述目标的多普勒频率偏移幅度，并根据所述多普勒频率偏移幅度对声呐浮标进行筛选，得到距离所述目标最近的多个筛选声呐浮标；最近距离参数计算模块，用于根据各所述筛选声呐浮标对应的探测信号进行计算，得到所述目标在行进中距离各筛选声呐浮标的最近距离、到达最近距离时对应的时间以及所述目标的运动速度；
圆形构建模块，用于将各所述筛选声呐浮标的坐标作为圆心，以对应的最近距离为半径构建多个圆形，再根据所述目标到达距离各所述筛选声呐浮标最近距离的时间，将到达时间临近的两个圆形为一组计算其公切线和对应的切点；可能轨迹散点得到模块，用于根据公切线对应切点计算各组公切线的长度，并采用二次打分机制分别对各组所述公切线长度进行打分，将各组圆中分数最高的公切线的切点对应的坐标作为所述目标的可能轨迹散点；运动轨迹估计拟合模块，用于对所述目标的可能轨迹散点进行拟合，得到所述目标的估计运动轨迹。10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种基于被动全向声呐浮标的目标轨迹估计方法、装置及设备，通过首先对被动全向声呐浮标阵中离目标最近的多个声呐浮标进行筛选，对筛选得到的声呐浮标对应的探测信号进行处理，得到目标距离各筛选声呐浮标的最近距离以及目标达到最近距离对应的时间以及运动速度，接着以各筛选声呐浮标的坐标作为圆心，以最近距离为半径构建多个圆形，并将到达时间临近的两个圆形为一组计算其公切线长度，然后利用二次打分机制得到每组圆中的分数最高的公切线，并将其对应的切点坐标作为目标的可能轨迹点，最后对得到的多个轨迹点进行拟合得到目标的估计运动轨迹，采用本方法可对目标的运动轨迹进行精准估计。标的运动轨迹进行精准估计。标的运动轨迹进行精准估计。


技术研发人员：王得志 邓梦沙 包长春 程兴华 王文珂
受保护的技术使用者：中国人民解放军国防科技大学
技术研发日：2023.06.12
技术公布日：2023/8/28