被动声呐目标轨迹的自适应灰度关联方法.pdf
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1、2023年第 3 期 声学与电子工程 总第 151 期 2023年第 3 期 声学与电子工程 总第 151 期 7 被动声呐目标轨迹的自适应灰度关联方法 申屠云奇 迟静 安妍妍 邹丽娜 徐晓男 马启明(第七一五研究所,杭州,310023)摘要 摘要 在被动声呐目标探测、数据分析等应用中,经常会面临目标轨迹与雷达、AIS 等非声信息关联的问题。针对该问题,文章提出了一种被动声呐目标轨迹的自适应灰度关联方法,该方法采用灰度关联算法计算目标轨迹与非声数据轨迹的关联系数,并通过 Hausdroff 距离自适应计算灰度分辨系数,以获得更优的关联准确性。数据分析结果表明,所提方法对真实目标轨迹的关联系数与
2、干扰目标差异明显,能够有效实现被动声呐目标轨迹与 AIS 轨迹的相互关联,显著提高了数据关联效率,为后续干扰排除提供参考。关键词 关键词 灰度算法;Hausdroff 距离;AIS;数据关联 DOI:10.3969/j.issn.2096-2657.2023.03.02 在被动声呐目标检测问题中,宽带警戒是最常见的处理方法,此方法会出现较多民用船只干扰水下目标检测的情况。此类船只均装备AIS发射装置,定期发送 AIS 数据报文,报文包含平台名称、时间、经纬度和航行状态参数等信息。因此可通过数据关联算法关联 AIS 轨迹,达到排除干扰的目的。在关联方位历程图中轨迹与 AIS 轨迹时,通常会出现一
3、条 AIS 轨迹对应多根方位历程图轨迹的情况。目前该关联量化评价指标较少,多采用人工方式确定。航迹关联1-2作为目前水面多源信息融合重点研究领域之一,国内外学者对此进行了大量的研究工作。当前航迹关联方法分为基于统计理论的关联方法和基于模糊理论的关联方法3-4,涉及数据关联内容包括雷达数据与AIS数据。前者主要有加权法、最近邻方法(Nearest Neighbor,NN)、概率数据关联1(Probability Data Association,PDA)以及联合概率数据关联1(Joint Probability Data Association,JPDA)等。周轩毅5采用最近邻方法,实现了主动声
4、呐数据与雷达数据的关联融合。黄凡6根据被动声呐处理得到的方位和时间延迟信息,设计了一种方位最近邻关联方法,实现了多传感器目标航迹关联的方法。吴春鹏7提出了基于改进型 Hausdroff算法,并结合 SBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法建立了AIS 数据轨迹关联算法,提升了聚类效果。基于模糊理论的关联方法目前主要有灰度关联法、多因素模糊综合决策法8、神经网络算法等9。俞志富10采用灰度关联法以及 D-S 证据理论,通过在单个传感器中进行灰度关联,并在融合中心通过 D-S 理论实现多传感器识别结果
5、的融合。周轩毅5采用灰度关联法,实现了被动声呐数据与雷达数据的关联融合。统计理论方法需提供大量数据支撑,在数据规模较小的情况下,误差较大;模糊理论需提供明确判断准则,根据判断准则可实现数据关联。其中灰度关联算法可清晰明了地显示序列每一批次的关联结果,关联结果取值范围为0,1,与轨迹关联应用场景吻合。本文提出了一种被动声呐目标轨迹的自适应灰度关联方法,属于模糊理论关联方法,以Huasdroff 距离自适应计算灰度分辨系数,为模糊理论的判断准则更准确地提供数据支撑,根据被动声呐目标轨迹与 AIS 轨迹的关联结果,实现 AIS 目标的识别,提升数据关联算法性能,为水下目标检测识别排除干扰。1 被动声
6、呐目标检测轨迹关联 被动声呐目标检测流程分为疑似目标轨迹准备、AIS 轨迹准备和轨迹关联三部分,见图 1。原始阵元数据通过宽带警戒得到方位历程图,并跟踪方位历程图中各条目标轨迹;AIS 数据通过坐标计算并换算角度得到 AIS 轨迹;结合目标轨迹和 AIS轨迹实现轨迹关联。目标轨迹与 AIS 轨迹均为角度的一维矩阵。图 1 被动声呐目标检测流程图 申屠云奇 等:被动声呐目标轨迹的自适应灰度关联方法 8 1.1 宽带警戒 1.1 宽带警戒 宽带警戒是被动声呐数据处理的重要组成部分。波束形成算法是宽带警戒的基本算法,包含对空间各个阵元接收到的信号进行加权、延时以及求和等步骤,针对阵元数据进行不同的加
7、权处理可得到不同的波束结果,该结果体现了不同方法的波束形成算法性能。本文采用常规波束形成算法。对于均匀分布的线列阵,可以取 cscsj2sin/j2(1)sin/Ts1()1,e,.,ef DcfMDcwM(1)式中,s为单一角度,M 为阵元数量,D 为阵元间隔,c 为声速,fc为单一频率。该波束形成器的输出为 cscsj2(1)(sinsin)/Hs1j(1)(sinsin)/cscs1()()()e()sin(sinsin)/e()sin(sinsin)/MfmDcmfMDcy tx ts tMf MDcs tMf Dcw(2)波束形成的输出幅值响应为 cscssin(sinsin)/()
8、sin(sinsin)/f MDcBMf Dc (3)B个波束的波束形成矩阵为 12(),(),.,()BwwwW (4)通过上述公式实现不同频域带宽以及不同波束的宽带警戒。1.2 AIS 轨迹时空同步 1.2 AIS 轨迹时空同步 AIS轨迹通过同一时刻平台的经纬度以及AIS信息中包含经纬度进行计算,计算结果与航向角进行综合处理,最终得到AIS位于平台的舷角方向。考虑到方位历程图的角度与通过AIS和平台经纬度计算的角度中心存在偏差,通过经纬度计算角度时,坐标以船为中心,此时AIS目标位于船右舷1方向,但在方位历程图中,坐标以被动声呐阵为中心,此时AIS目标位于右舷2方向。整体态势图如图2所示
9、。图 2 态势图 本文采用余弦定理进行角度修正:222szl212szl2()22arccos()2()22lllddllld (5)式中,2为AIS目标位于阵的舷角方向,ls为平台船的长度,ll为缆长,lz为阵长度,d1为AIS目标与船中心的距离,d2为AIS目标与阵中心的距离。1.3 轨迹关联 1.3 轨迹关联 在被动跟踪结果中,目标包含众多目标轨迹与AIS轨迹,关联过程本质为多个目标轨迹与多个AIS轨迹进行“多对多”轨迹关联。该关联过程较为繁琐,可简化为单个AIS目标与附近角度区间内多个疑似目标轨迹的“单对多”关联。关联过程在数学上体现为AIS的一维角度数组与多个疑似目标的一维角度数组的
10、相似度分析。2 自适应灰度关联算法 自适应灰度关联算法涉及常规灰度关联算法以及Hausdroff距离计算方法。2.1 灰度关联算法 2.1 灰度关联算法 灰度关联算法根据计算参考数列和其他所有数列之间发展趋势的相似程度和差异程度进行数据关联。在数据分析前,首先需确定参考数列(母数列),然后按顺序对其他参考数列(子数列)同母数列进行关联计算,最终得到不同数列对母数列的关联系数。关联系数用以描述两列数据的相似程度。两列数据越紧密,则关联系数越大,反之则关联系数越趋近于0。设00()|1,2,.XXkkn作 为 母 数 列,()|1,2,.iiXX kkm为子数列。在本研究中,母数列为AIS角度变化
11、情况,子数列为疑似目标的轨迹跟踪结果,子数列的数量2。针对子母数列,首先进行无量纲化(标准化)处理:100000()|1,2,.(1)(1)XXkXknXX (6)1()|1,2,.(1)(1)iiiiiXX kXknXX (7)然后计算子母数列相应序列的绝对差值结果:110()|()()|iikXkXk (8)申屠云奇 等:被动声呐目标轨迹的自适应灰度关联方法 9 式中,()ik表示X0与Xi在第k个指标下的绝对差值,该指标不仅限于时间、空间等。根据子母数列序列绝对差值结果可计算母序列与该子序列的关联系数:minmin()maxmax()()()maxmax()iiikikiiikkkkkk
12、 (9)式中,(0,)称为灰度分辨系数,一般取值范围为0,1。minmin()iikk称为两级最小差值,maxmax()iikk称为两级最大差值。根据式(4)可得到子序列与相应的母序列的关联系数序列:()|1,2,.,iikkn (10)最后采用平均值法进行关联度计算:11()niikkn (11)经过上述计算,不同的轨迹结果将产生不同的关联系数序列和关联度,可通过设置关联系数阈值和关联度阈值来区分数据关联结果。关联度体现序列整体效果,关联系数序列体现序列中每一序号的关联程度,在结果分析时更侧重关联系数序列的变化情况。2.2 Hausdroff 距离 2.2 Hausdroff 距离 Haus
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