三維運(yùn)動(dòng)聲陣列對聲目標(biāo)跟蹤理論研究.pdf

1、隨著戰(zhàn)爭環(huán)境的日益復(fù)雜，傳統(tǒng)的探測系統(tǒng)（如雷達(dá)、紅外等）受到越來越多的威脅，被動(dòng)聲跟蹤技術(shù)以其隱蔽性強(qiáng)、不易受到攻擊、適用性廣等優(yōu)點(diǎn)越來越受到人們的重視。本文以智能反坦克子彈藥（Brainpower Antitank Submunition，簡稱BAT）為應(yīng)用背景，開展了三維運(yùn)動(dòng)聲陣列對典型二維聲目標(biāo)跟蹤理論研究，全文研究的主要內(nèi)容包括:三維運(yùn)動(dòng)聲陣列跟蹤系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模型研究、跟蹤系統(tǒng)最佳觀測布局研究、觀測信號預(yù)處理技術(shù)研究、跟蹤濾波算法研

2、究以及三維運(yùn)動(dòng)聲陣列對雙點(diǎn)聲源角跟蹤指向性能研究，具體歸納如下:
　　 (1)三維運(yùn)動(dòng)聲陣列跟蹤系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模型研究。闡述了戰(zhàn)場典型二維聲目標(biāo)聲信號產(chǎn)生機(jī)理及特性，分析了二維聲目標(biāo)的聲源特性，探討了聲信號在大氣中的反射、折射、透射、散射、聲信號的衰減以及聲信號傳播的多普勒效應(yīng)，認(rèn)清了三維運(yùn)動(dòng)聲陣列跟蹤環(huán)境的物理現(xiàn)象，得到了聲信號以空氣為介質(zhì)的傳播模型，結(jié)合學(xué)位論文研究的典型二維目標(biāo)特性，給出了三維運(yùn)動(dòng)聲陣列跟蹤系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模型的基本假設(shè)

3、。在笛卡爾坐標(biāo)系及修正極坐標(biāo)系下，分別建立了運(yùn)動(dòng)聲陣列跟蹤系統(tǒng)的狀態(tài)模型及觀測模型，對模型參數(shù)進(jìn)行了分析，設(shè)計(jì)了一種包含數(shù)字壓力傳感器電路等硬件的彈載高度測量與記錄裝置。
　　 (2)三維運(yùn)動(dòng)聲陣列跟蹤測量系統(tǒng)最佳布局研究。對由平面四元聲陣列組成的跟蹤測量系統(tǒng)的陣元布局進(jìn)行了研究，提出了一種度量四元三維運(yùn)動(dòng)聲陣列跟蹤觀測系統(tǒng)測量精度的指標(biāo)準(zhǔn)則，即PDOPF(Position Dilution of Precision Funct

4、ion)。以二維目標(biāo)的位置幾何精度衰減因子函數(shù)最優(yōu)為目標(biāo)，對平面四元聲陣列跟蹤測量系統(tǒng)布局的位置坐標(biāo)進(jìn)行了解算，分析了布局精度，得到了三維運(yùn)動(dòng)聲陣列跟蹤測量系統(tǒng)的理論最佳布局及工程最佳布局;通過靜態(tài)半實(shí)物仿真試驗(yàn)，進(jìn)行了驗(yàn)證。
　　 (3)三維運(yùn)動(dòng)聲陣列觀測信號預(yù)處理技術(shù)研究。對戰(zhàn)場環(huán)境下的干擾信號進(jìn)行了分析，在陣列多傳感器觀測信號預(yù)處理方法中，提出了正交小波多尺度觀測信號預(yù)處理算法，并通過“靜態(tài)”及“動(dòng)態(tài)”半實(shí)物仿真試驗(yàn)進(jìn)行了

5、驗(yàn)證研究;而在單通道觀測信號預(yù)處理方法中，基于EMD理論，分析了IMF頻譜特性，結(jié)合本文研究的典型聲目標(biāo)聲信號特性，對觀測信號進(jìn)行了預(yù)處理，通過對單通道信號分析驗(yàn)證了該算法的有效性。此外，提出了一種針對信號幾何窗口的變量——“當(dāng)前”平均改變能量（Current Average Change Energy, CACE），利用該變量推導(dǎo)了基于“當(dāng)前”平均改變能量的機(jī)動(dòng)檢測算法，將“當(dāng)前”機(jī)動(dòng)改變能量調(diào)制到CACE上，得到了“當(dāng)前”平均改變能

6、量機(jī)動(dòng)準(zhǔn)則。最后設(shè)計(jì)了一種基于Matlab的聲信號預(yù)處理軟件。
　　 (4)三維運(yùn)動(dòng)聲陣列跟蹤濾波算法研究。根據(jù)運(yùn)動(dòng)聲陣列跟蹤系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)模型，分別從高斯線性、高斯非線性、非高斯非線性三個(gè)方面研究了三維運(yùn)動(dòng)聲陣列對二維聲目標(biāo)的跟蹤濾波算法。(A)基于線性、高斯系統(tǒng)假設(shè)下的跟蹤濾波算法。闡述了傳統(tǒng)的線性系統(tǒng)濾波狀態(tài)估計(jì)算法，即Kalman濾波算法，基于Kalman濾波算法提出了多尺度貫序式Kalman濾波的運(yùn)動(dòng)聲陣列跟蹤算法(Mul

7、ti-scale Sequential based onKalman Filter，MSBKF)，Matlab仿真分析了該算法的跟蹤性能，針對跟蹤濾波與預(yù)測實(shí)時(shí)性問題，提出了運(yùn)動(dòng)陣列的基于當(dāng)前平均改變能量的機(jī)動(dòng)檢測與變維自適應(yīng)Kalman濾波算法(Current Average Change Energy Maneuvering Detection and VariableDimension Adaptive Kalman Filter

8、ing，CACEMD-VDAKF)，通過算法仿真，驗(yàn)證了CACEMD-VDAKF算法的有效性。(B)基于非線性、高斯系統(tǒng)假設(shè)下的跟蹤濾波算法。闡述了傳統(tǒng)的非線性系統(tǒng)濾波算法，即擴(kuò)展Kalman濾波(EKF)，分析了EKF濾波的偏差，提出了基于無跡粒子濾波的自適應(yīng)交互多模型運(yùn)動(dòng)聲陣列跟蹤算法(Adaptive Interacting Multiple Model Unscented Particle Filter based on mea

9、sured residual,AIMMUPF-MR)，通過算法仿真，驗(yàn)證了AIMMUPF-MR算法在跟蹤精度、穩(wěn)定性及實(shí)時(shí)性上的有效性。(C)基于非線性、非高斯系統(tǒng)假設(shè)下的跟蹤濾波算法。針對非線性、非高斯跟蹤系統(tǒng)的狀態(tài)濾波與預(yù)測問題，基于粒子濾波提出了確定性核粒子群的粒子濾波跟蹤算法(Deterministic Core Particle Swarm Particle filter，DCPS-PF)，推導(dǎo)了該算法的理論誤差性能下界（Cr

10、amer Rao Low Bound，CRLB），與粒子濾波算法相比，仿真結(jié)果表明了該算法的有效性和優(yōu)越性。
　　 (5)三維運(yùn)動(dòng)聲陣列對雙點(diǎn)聲源角跟蹤指向性能研究。闡述了多點(diǎn)聲源干擾的基本原理，建立運(yùn)動(dòng)聲陣列在雙點(diǎn)聲源下的角度跟蹤指向性能數(shù)學(xué)模型。從三個(gè)方面即:偽目標(biāo)與真實(shí)目標(biāo)的聲信號在頻率上一致，聲壓幅值保持線性關(guān)系、聲壓幅值一致，頻率保持線性關(guān)系、聲信號的聲壓幅值和頻率均保持線性關(guān)系，分析了頻率值比、聲壓幅值比及兩聲源的相