三維運動聲陣列對聲目標跟蹤理論研究.pdf

1、隨著戰(zhàn)爭環(huán)境的日益復雜，傳統(tǒng)的探測系統(tǒng)（如雷達、紅外等）受到越來越多的威脅，被動聲跟蹤技術(shù)以其隱蔽性強、不易受到攻擊、適用性廣等優(yōu)點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，開展了三維運動聲陣列對典型二維聲目標跟蹤理論研究，全文研究的主要內(nèi)容包括:三維運動聲陣列跟蹤系統(tǒng)動態(tài)模型研究、跟蹤系統(tǒng)最佳觀測布局研究、觀測信號預處理技術(shù)研究、跟蹤濾波算法研

2、究以及三維運動聲陣列對雙點聲源角跟蹤指向性能研究，具體歸納如下:
　　 (1)三維運動聲陣列跟蹤系統(tǒng)動態(tài)模型研究。闡述了戰(zhàn)場典型二維聲目標聲信號產(chǎn)生機理及特性，分析了二維聲目標的聲源特性，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)，認清了三維運動聲陣列跟蹤環(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)合學位論文研究的典型二維目標特性，給出了三維運動聲陣列跟蹤系統(tǒng)動態(tài)模型的基本假設(shè)

3、。在笛卡爾坐標系及修正極坐標系下，分別建立了運動聲陣列跟蹤系統(tǒng)的狀態(tài)模型及觀測模型，對模型參數(shù)進行了分析，設(shè)計了一種包含數(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)三維運動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)的陣元布局進行了研究，提出了一種度量四元三維運動聲陣列跟蹤觀測系統(tǒng)測量精度的指標準則，即PDOPF(Position Dilution of Precision Funct

4、ion)。以二維目標的位置幾何精度衰減因子函數(shù)最優(yōu)為目標，對平面四元聲陣列跟蹤測量系統(tǒng)布局的位置坐標進行了解算，分析了布局精度，得到了三維運動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)半實物仿真試驗，進行了驗證。
　　 (3)三維運動聲陣列觀測信號預處理技術(shù)研究。對戰(zhàn)場環(huán)境下的干擾信號進行了分析，在陣列多傳感器觀測信號預處理方法中，提出了正交小波多尺度觀測信號預處理算法，并通過“靜態(tài)”及“動態(tài)”半實物仿真試驗進行了

5、驗證研究;而在單通道觀測信號預處理方法中，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聲信號特性，對觀測信號進行了預處理，通過對單通道信號分析驗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——“當前”平均改變能量（Current Average Change Energy, CACE），利用該變量推導了基于“當前”平均改變能量的機動檢測算法，將“當前”機動改變能量調(diào)制到CACE上，得到了“當前”平均改變能

6、量機動準則。最后設(shè)計了一種基于Matlab的聲信號預處理軟件。
　　 (4)三維運動聲陣列跟蹤濾波算法研究。根據(jù)運動聲陣列跟蹤系統(tǒng)的動態(tài)模型，分別從高斯線性、高斯非線性、非高斯非線性三個方面研究了三維運動聲陣列對二維聲目標的跟蹤濾波算法。(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濾波的運動聲陣列跟蹤算法(Mul

7、ti-scale Sequential based onKalman Filter，MSBKF)，Matlab仿真分析了該算法的跟蹤性能，針對跟蹤濾波與預測實時性問題，提出了運動陣列的基于當前平均改變能量的機動檢測與變維自適應(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)交互多模型運動聲陣列跟蹤算法(Adaptive Interacting Multiple Model Unscented Particle Filter based on mea

9、sured residual,AIMMUPF-MR)，通過算法仿真，驗證了AIMMUPF-MR算法在跟蹤精度、穩(wěn)定性及實時性上的有效性。(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)三維運動聲陣列對雙點聲源角跟蹤指向性能研究。闡述了多點聲源干擾的基本原理，建立運動聲陣列在雙點聲源下的角度跟蹤指向性能數(shù)學模型。從三個方面即:偽目標與真實目標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