聲吶目標跟蹤關聯中的模糊關聯方法

石超雄，陶劍鋒，張路蔚

聲吶目標跟蹤關聯中的模糊關聯方法

石超雄，陶劍鋒，張路蔚

(中國船舶重工集團第七一五研究所，浙江杭州 310023)

聲吶目標跟蹤關聯是為了獲得精確的狀態和屬性估計、完全和實時的態勢和威脅評估。在多臺聲吶系統聯合探測中，根據相同目標、不同觀測具有相似特征，提出了聲吶目標模糊關聯算法。模糊關聯能夠處理模糊性和不確定性信息，求解具有相似特征目標的關聯值。通過將探測目標的方位數據模糊化，利用觀測的模糊量和模糊隸屬度函數進行數據關聯，計算關聯時長內兩臺聲吶探測目標方位的關聯值，仿真分析驗證了上述算法的有效性并取得了較好的實驗效果。

跟蹤關聯；模糊隸屬度；模糊關聯

0 引言

對聲吶系統目標進行數據關聯融合，通過對滿足條件的目標方位等信息進行目標關聯，能夠提高對目標的檢測、定位和識別能力。在多臺聲吶實時聯合目標探測跟蹤過程中，同一個目標在不同聲吶上形成的觀測，會由于其來源相同而具有某種相似特征，同時也會由于雜波干擾、噪聲和觀測的聲吶系統性能的差異性而導致這些觀測的目標特征存在一定的差異。數據關聯通過利用目標的這種觀測相似特征，判別目標量測的相似而不完全相同的特征是否對應于同一個探測目標[1]，從而得到多節點聯合探測的目標綜合態勢。

在跟蹤過程中出現新的目標，需要對連續的多個采樣周期進行“觀測”與“觀測”的目標數據關聯，對觀測數據的關聯融合需要進行“觀測”與“航跡”關聯，進而更新目標信息，確定目標航跡修正后的觀測。本文提出了基于模糊理論的多節點數據關聯算法，對不同探測節點的目標信息進行關聯分析，實現同一目標在不同聲吶系統上觀測的正確關聯。仿真試驗結果表明該方法能夠有效地解決純方位航跡相關的問題。

1 目標方位數據關聯

水中目標信息來源于不同聲吶基陣的探測目標。聲吶系統送出方位、距離等信息，需要將不同聲吶探測目標的信息轉換到統一坐標系上，而且時間上也要統一。數據關聯流程圖如圖1所示。

1.1 方位數據平滑預處理

水聲環境復雜、聲吶系統差異、輸出信息精度不一樣等各種因素會導致水聲探測信息在很多時候并不穩定，跟蹤級數據質量對后續航跡數據關聯正確率、穩定度有較大影響。因此，在進行航跡數據關聯前需要對方位距離數據進行平滑、預測等必要處理，以形成質量較好的航跡數據。數據預處理流程如圖2所示。

圖1 目標方位關聯流程圖

圖2 數據預處理

數據平滑有線性和非線性兩大類方法。經過仿真比較多種算法，不管對勻速目標還是非勻速目標，非線性處理方法效果都較好?？刹捎脮r間序列指數平滑法、中值均值結合平滑法等方法，這些方法實現簡單，寬容性、處理效果均較好。

1.2 時空統一處理

時空統一處理在數據關聯中有很重要的作用，處理過程中需要將不同聲吶目標在不同時刻、不同坐標系下的信息統一轉換到同一時刻、同一坐標系下同類型的信息再進行其他后續處理。處理實施流程如圖3所示。

圖3 時空統一流程圖

測值可以通過以下插值公式得到：

該式適用于內插、外推兩種情況，一般按照勻速直線運動進行推算。

2 模糊數據關聯

2.1 基于模糊量相似度的數據融合算法

該算法通過對探測目標方位數據模糊化，得到方位數據觀測的模糊量，然后計算不同目標航跡方位數據模糊量之間的相似關聯度，得到目標方位數據模糊量相似關聯度矩陣。設定關聯度閾值，計算各目標的航跡關聯對，判定不同探測節點的目標方位航跡相關[2]。

參考序列模糊量：

式(2)中：

比較序列模糊量：

式(6)中：

分別計算比較序列和參考序列純方位模糊量的相似度：

其中：

2.2 基于模糊隸屬度函數的模糊關聯算法

(1) 偏小型：

(2) 偏大型：

(3) 中間型：

基于隸屬度函數的模糊關聯步驟：

(4) 計算比較序列與參考序列的關聯值：

3 實驗驗證

3.1 模糊量數據關聯仿真

設1-1為參考序列，1-2，…，2-1，…，2-4為比較序列，函數輸出為參考序列和比較序列關聯度。第一列為參考序列，第二列至第八列為比較序列，得到各目標與1-1的關聯概率，正確關聯應該是1-1與2-1關聯概率最大，圖6是模糊量關聯不同探測誤差下的關聯概率。

圖4 聲吶1測得的目標方位圖

圖5 聲吶2測得的目標方位圖

圖6 不同探測誤差下的目標方位模糊量關聯概率

表1 目標方位模糊量關聯概率

由表1可以看出，模糊量關聯雖然正確關聯概率高，但是其區分度比較低，不利于目標分類。

3.2 模糊隸屬度關聯仿真

圖7 目標運動軌跡

圖8 聲吶1測得圖7所示目標的方位

圖9 聲吶2測得圖7所示目標的方位

經過100次蒙特卡羅實驗，得到模糊隸屬度關聯概率如表2所示。

由仿真結果可以看出，雖然正確的關聯概率比模糊量關聯正確率低，但是其區分度比較明顯，即不是同一目標的關聯概率低，這對跟蹤目標分類融合結果有利。而且這種方法在建立模糊隸屬度函數求關聯值過程中，不需要預先知道聲吶探測系統目標探測的誤差。

表2 目標方位模糊隸屬度關聯概率

4 結論

本文提出了基于模糊隸屬度函數的模糊關聯算法，該方法相對于模糊量關聯算法，不要求系統的方位探測誤差。實驗結果表明，同一目標在不同誤差的系統上做模糊隸屬度函數關聯，能夠區分不同目標，有一定的關聯準確率。

在下一步的工作中，將研究聲吶目標頻域特征的模糊隸屬度函數形式對目標模糊關聯準確率的影響，同時利用這兩種相互獨立的特征提高相同目標的關聯概率。

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The fuzzy association method for target-tracking association of sonar

SHI Chaoxiong, TAO Jianfeng, ZHANG Luwei

(715th Institute of CSIC, Hangzhou 310023, Zhejiang, China)

Target-tracking association of sonar is a comprehensive processing technique, which can achieve more accurate state and attribute estimation and more complete real-time situation and threat assessment than the single information source through smartly combining the multi-source information of targets. In this paper, the multiple sensors based fuzzy correlation algorithm is proposed on the similarity of different observations of the same target. The method is used to process uncertain information for finding the difference between illegible targets, and the correlation value of the target orientations within the correlation time is calculated by blurring the target orientation data based on the fuzzy set definition of observation data and the fuzzy membership function. The validity of the above algorithm is verified by simulation analysis, and good experimental results are obtained.

target-tracking association; fuzzy membership degree; fuzzy association

TB56

A

1000-3630(2020)-02-0141-05

10.16300/j.cnki.1000-3630.2020.02.003

2018-08-12;

2018-12-06

裝備預研項目(30202)。

石超雄(1987－), 男, 湖北黃岡人, 工程師, 研究方向為水聲信號處理和數據融合。

石超雄,E-mail: scx610192559@163.com