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摘要

匹配场跟踪方法依据模糊度函数时间序列中声源位置移动的连续性和伪峰位置的无序性, 可实现水下声源轨迹跟踪. 然而, 受到浅海空时起伏波导环境和声源复杂运动场景的双重影响, 已有匹配场跟踪方法易出现轨迹中断、交叉混叠和虚假轨迹等现象, 导致不连续的轨迹跟踪结果. 针对这一问题, 本文基于轨迹泊松多伯努利混合滤波器, 利用模糊度函数中峰值位置距离似然和峰值幅度似然的一致性, 提出一种匹配场连续跟踪方法. 该方法应用于SWellEx-96实验数据并由线性规划准则度量跟踪性能, 结果表明: 相比已有匹配场跟踪和基于随机有限集的多目标跟踪方法, 所提方法实现了两个水下运动声源轨迹连续跟踪, 其中, 轨迹状态随机有限集的建模方式以及在轨迹空间内执行预测和更新步骤, 可以防止在未持续发声且数量未知的声源跟踪过程中出现轨迹中断和混叠现象; 结合模糊度函数峰值位置和幅度信息执行数据关联步骤, 可抑制虚假轨迹.

关键词:

Abstract

In the shallow water waveguide, matched field tracking methods use the continuity of the peak position of the moving source and the disorder of pseudo-peaks on the sequential ambiguity surfaces to track the underwater source trajectory. However, owing to the dual influence of the space-time fluctuating shallow water waveguide environment and the complex sources motion scene, the existing matching field tracking methods are prone to track interruption, switches and false track phenomena, leading to discontinuous tracking results. Using the consistency between the peak position distance likelihood and the peak amplitude likelihood of sequential ambiguity surfaces, a continuous matched field tracking method is proposed based on the trajectory Poisson multi-Bernoulli mixture filter in this paper. The proposed method is applied to SWellEx-96 experimental data, and the tracking performance is measured by the linear programming metric. The results show that compared with the existing matching field tracking method and multi-target tracking method via random finite set, the proposed method achieves continuous tracking and accurate quantity estimation of moving sources trajectory. Among them, the prediction step and updating step in the trajectory space can avoid the phenomenon of trajectory interruption and switches in unvoiced periods.

Keywords:

作者及机构信息

1.
2.

通信作者:孙超,csun@nwpu.edu.cn

基金项目:国家自然科学基金(批准号: 12274348, 11534009)资助的课题.

Authors and contacts

1.
2.

Corresponding author:Sun Chao,csun@nwpu.edu.cn

Funds:Project supported by the National Natural Science Foundation of China (Grant Nos. 12274348, 11534009).

文章全文: translate this paragraph

参考文献

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施引文献

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步骤1　建立匹配场轨迹状态空间模型　　　　变换模糊度函数: (26)式; 　　　　给出状态方程和观测方程: (27)式和(28)式;
步骤2　根据(27)式对$ p({{\bf X}_k}) $参数集预测:2.2.1节;
步骤3　根据(28)式对$ p({{\bf X}_k}) $参数集更新:2.2.2节;
步骤4　结合峰值位置与幅度实现数据关联: (36)式;
步骤5　估计轨迹状态和数量: (25)式.
注: 初始时间步中$ {\bf{X} }_{k = 1}^{\rm{d}} = \varnothing $且泊松强度$ \lambda _{k = 1}^{\rm{u}} = \lambda _{k = 1}^{\rm{b}} $.

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${q_r}$	${q_d}$	${\sigma _r}$	${\sigma _d}$	$T$	${w^{\text{b}}}$	${P^{\text{S}}}$	${P^{\text{D}}}$	$\varGamma $
$6 \times {10^{ - 3}}$	$6 \times {10^{ - 3}}$	$0.05$	$2$	$1$	$5 \times {10^{ - 3}}$	$0.99$	$\{ 0.2, 0.5\} $	$0.1$

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