一种基于方位时延的水下被动目标运动分析算法研究

　　纯方位水下被动目标运动分析(TMA)问题就是利用目标自身的声波辐射,采用水听器(如声纳等)测得运动目标的方位信息,并利用这些随时间变化的目标方位序列来实时估计目标运动参数(航速、航向、距离、舷角等)的技术.

　　纯方位TMA由于观测数据容易得到,且不易受到干扰,同时这种方法具有一定的隐蔽性,在许多领域有着广泛的应用,长期以来,一直是研究的重点和热点.国内外学者研究了很多算法来解决上述问题.采用过的算法有:确定性参数法、最小二乘法、卡尔曼滤波、拟线性算法、辅助变量法、极坐标下的卡尔曼滤波等等.通过对这些算法的研究,取得了很多成果,解决了一些实际问题,但也存在一定的局限性.因为,这是一个非常特殊的估值问题,跟踪系统本质上的非线性(状态方程或观测方程为非线性)以及较差的可观测性,导致了跟踪算法处理上的困难,并使得跟踪结果在精度和收敛时间上产生了矛盾;而且,如果观测器不执行一定的机动,系统的状态是不可观测的[1~3].因此,有必要在纯方位的基础上增加一些辅助信息(如距离[4]、多普勒频率信息[5]、相位信息[6]、多观测站[7~9]等),从而改善问题的求解.随着新型传感器件的高速发展,性能的提高和价格的降低,以及信号处理、数据融合等相关技术的突破,笔者根据已经具备的技术水平,研究设计了一种新型的基于方位时延的水下被动TMA系统.其基本原理如图1所示.图中传感器1为被动声纳接收器(如声纳浮标等),可以测量目标(运动辐射源)的方位;传感器2为地波传感器,能够接收辐射源通过海底所传播的声信号;由于声波在不同的媒质中传播速度的不同,传感器1和传感器2接收的声信号送至融合中心,可以检测出同一信号通过2种不同媒质(路径)到达的时间差;再通过传感器1测得的方位以及这个时间差,就可以解算出目标的运动参数(如航速、航向、距离等).

　　1 问题描述

　　在直角坐标系下,目标的运动状态向量记为XT=[x y vx vy]^T,假设目标作匀速直线运动.其中: x表示目标x轴的位置分量;y表示目标y轴的位置分量;vx表示目标x轴的速度分量;vy表示目标y轴的速度分量.传感器位于直角坐标原点.则目标与传感器之间的运动态势如图2所示.在上述向量定义和标记的条件下,系统状态转移方程为:

　　式中:

　　其中: T为系统采样时间间隔;W(k)为目标运动的随机扰动噪声,其统计特性为E(W(k))=q(k),E(W(k)WT(k))=Q(k).

　　方位角的测量为:

　　设声波在海水和海底的传播速度分别为C1和C2,忽略辐射传到海底的时间,则信号到达2个传感器的时延的测量为: