目標跟蹤在拖線陣左右舷分辨中的應用研究

方益喜

(中國船舶集團有限公司第七一五研究所，浙江杭州310023)

0 引 言

拖曳線列陣聲吶具有孔徑大、工作頻率低、探測距離遠等特點，廣泛應用在各類艦艇上，成為水下低頻、遠距離探測的重要技術手段。常規的拖線陣由一系列無指向性的水聽器組成，水聽器按照一定間距線性排列，由于水聽器沒有指向性，其對整個圓錐面上所有入射信號的響應完全一致。拖線陣信號入射圖如圖 1所示。如果考慮水平面一個切面，則拖線陣將出現左右舷模糊問題，無法區分目標真實位置。常規的單拖線陣通常采用平臺機動的方式，根據目標舷角的變換趨勢來判斷左右舷或者是利用平臺機動時陣型估計的信號處理方法來區分左右舷[1-7]。舷角的變化通常需要人工來完成，無法進行自動判決。另外，若平臺大角度機動勢必會導致陣型嚴重畸變，增加目標丟失的可能性。后來研究人員又提出了雙線陣、三線陣、多線陣、三元水聽器組、矢量水聽器來代替單線陣，例如美國的AN/UQQ2 SURTASS雙線型、DCN的SLASM系統和德國的LFTASS系統采用了雙線陣，法國的信天翁魚雷報警系統、CAPTAS系統和挪威的ATAS系統采用了三元水聽器組。但是受到生產工藝、生產成本和平臺適裝性等因素的制約，它們的應用受到限制。因此，采用信號處理方法實現左右舷分辨一直是研究熱點。

圖1 拖線陣接收信號入射示意圖Fig.1 The incidence diagram of the receiving signal of a towed array

本文在深入研究平臺機動時左右舷分辨的基礎上，提出了一種以目標跟蹤為基礎的拖線陣左右舷分辨方法，通過仿真分析，驗證了該方法的可行性與有效性，在工程實踐上具有一定的應用前景和指導意義。

1 拖線陣左右舷分辨基本原理

本文提出的左右舷分辨方法，將平臺機動與目標跟蹤相結合，具體流程如圖2所示。利用拖線陣聲吶發現的目標數據，進行左右舷鏡像處理，在左舷和右舷都會產生目標，組成一個左右舷“目標對”，兩者具有相同的幅值和距離值、相同的舷角，只是方位不同(例如，平臺航向為0°時，右舷60°方位鏡像到左舷 300°方位)，就如同從左右舷兩邊都同時存在目標一樣，然后將“目標對”中的兩個目標分別進行跟蹤處理。平臺按照規定進行轉向機動，然后根據“目標對”中兩個目標速度變化趨勢來判斷左右舷。假設平臺小角度機動過程中陣型畸變可以忽略，使拖線陣依然能夠檢測到目標并且穩定跟蹤，經過幾個周期，真實目標的前后時刻位置變化不大，真實目標的速度變化不明顯。但鏡像目標的速度將發生劇烈變化，因為鏡像目標的前后時刻位置會發生突變，保留速度變化較小的跟蹤器，從而可以確定目標真實方位，無需人工干預即可自動判決目標左右舷，完成左右舷分辨。

圖2 單線陣左右舷分辨流程Fig.2 Flow chart of port-starboard discrimination for single towed array

2 目標跟蹤算法

目標跟蹤一直是當前研究的一個難點與熱點，目前，目標運動模型主要有勻速(Constant Velocity,CV)模型、勻加速(Constant Acceleration, CA)模型、Jerk模型[8]、Singer模型[8]和“當前統計”模型[8]。交互多模型(Interactive Multiple Models, IMM)跟蹤算法[8-9]是目前機動目標跟蹤算法中廣泛應用的方法之一，其采用多個運動模型，每個模型都有一個相應的模型概率，通過馬爾科夫轉移矩陣完成不同模型之間的轉換，在運算過程中，系統實時為每個模型計算概率，目標運動狀態的最終估計為各個模型的加權平均[9]。IMM一個周期主要包括模型交互作用、模型條件濾波、模型概率更新和模型組合狀態估計。本文中使用勻速CV模型和勻加速CA模型，采用IMM-Kalman濾波跟蹤算法，其框架如圖3所示。該目標跟蹤算法不是本文的重點，在這不做詳細分析，可以根據自己需求選擇目標跟蹤算法，得到目標速度。

圖3 IMM-Kalman跟蹤算法的框架圖Fig.3 The block diagram of IMM-Kalman tracking algorithm

3 仿真與結果分析

本文分別從目標位于左舷與右舷兩種情況進行分析，細分成四個象限，分別為左前方、右前方、左后方與右后方。本文忽略了平臺小角度機動時陣型畸變的影響，認為陣型畸變不大，在主動探測目標過程中，依然能夠持續檢測到目標，每個周期都有接觸點輸出，跟蹤器能進行穩定跟蹤。在仿真中綜合考慮了測距和測向誤差，忽略了平臺轉向到拖線陣轉向需要的時間，在統計過程中，添加了均方根為 1%的測距誤差和 2.5°的測向誤差，目標總共運動 80 個掃描周期，針對平臺不同轉向角度(-10°～10°)，其中往左舷轉向為負，右舷為正，對于不同目標的初始距離(10、15、20和 25 km)，統計100次，查看轉向后第2個掃描周期真實目標與鏡像目標的速度差異和方位差異，為區分目標左右舷做鋪墊。

仿真 1：當目標位于左前方時，設置平臺的航向為 270°，航速為6 m·s-1；目標方位為220°，航向為220°，航速為3 m·s-1。從第6個掃描周期(T=R/C其中，T為周期，R為量程，C為聲速)開始轉向，文中量程選擇32 km，對應掃描周期T=42.67 s，然后轉到相應角度就保持航向不變。真實目標、鏡像目標與平臺大致位置關系如圖4所示，真實目標與鏡像目標的速度差如圖5所示，真實目標與鏡像目標的方位變化差如圖6所示。

圖4 真實目標、鏡像目標與平臺位置關系(左前方)Fig.4 The location relationship between the real target, mirror target and platform (on the left front)

圖5 真實目標與鏡像目標的速度差(左前方)Fig.5 The difference of velocity between the real target and mirror target (on the left front)

圖6 真實目標與鏡像目標的方位變化差(左前方)Fig.6 The difference of azimuth variation between the real target and mirror target (on the left front)

仿真 2：當目標位于右前方時，設置平臺的航向為270°，航速為6 m·s-1；目標方位為220°，航向為320°，航速為3 m·s-1。從第6個掃描周期開始轉向，然后轉到相應角度就保持航向不變。真實目標、鏡像目標與平臺大致位置關系如圖7所示，真實目標與鏡像目標的速度差如圖8所示，真實目標與鏡像目標的方位變化差如圖9所示。

圖7 真實目標、鏡像目標與平臺位置關系(右前方)Fig.7 The location relationship between the real target, mirror target and platform (on the right front)

圖8 真實目標與鏡像目標的速度差(右前方)Fig.8 The difference of velocity between the real target and mirror target (on the right front)

圖9 真實目標與鏡像目標的方位變化差(右前方)Fig.9 The difference of azimuth variation between the real target and mirror target (on the right front)

仿真 3：當目標位于左后方時，設置平臺的航向為270°，航速為6 m·s-1；目標方位為150°，航向為150°，航速為3 m·s-1。從第6個掃描周期開始轉向，然后轉到相應角度就保持航向不變。真實目標、鏡像目標與平臺大致位置關系如圖 10所示，真實目標與鏡像目標的速度差如圖 11所示，真實目標與鏡像目標的方位變化差如圖12所示。

圖10 真實目標、鏡像目標與平臺位置關系(左后方)Fig.10 The location relationship between the real target,mirror target and platform (on the left rear)

圖11 真實目標與鏡像目標的速度差(左后方)Fig.11 The difference of velocity between the real target and mirror target (on the left rear)

圖12 真實目標與鏡像目標的方位變化差(左后方)Fig.12 The difference of azimuth variation between the real target and mirror target (on the left rear)

仿真 4：當目標位于右后方時，設置平臺的航向為270°，航速為6 m·s-1；目標方位為30°，航向為30°，航速為3 m·s-1。從第6個掃描周期開始轉向，然后轉到相應角度就保持航向不變。真實目標、鏡像目標與平臺大致位置關系如圖 13所示，真實目標與鏡像目標的速度差如圖 14所示，真實目標與鏡像目標的方位變化差如圖15所示。

圖13 真實目標、鏡像目標與平臺位置關系(右后方)Fig.13 The location relationship between the real target,mirror target and platform (on the right rear)

圖14 真實目標與鏡像目標的速度差(右后方)Fig.14 The difference of velocity between the real target and mirror target (on the right rear)

圖15 真實目標與鏡像目標的方位變化差(右后方)Fig.15 The difference of azimuth variation between the real target and mirror target (on the right rear)

考慮到實際測速誤差一般在 3 kn(1 kn=1 852 m·h-1)以內(對應速度為 1.5 m·s-1)，所以真實目標與鏡像目標的速度之間保持5 m·s-1以上的差異足以進行判斷，保留速度變化較小的目標作為左右舷分辨結果。根據仿真結果，針對不同距離和不同方位的目標，當真實目標與鏡像目標之間的速度差大于5 m·s-1時，平臺所需的最小轉向角度如表1所示。由表1可見，目標距離越遠，平臺所需轉向角度越小，當平臺機動轉向5°后，對于10 km以上的目標，不管是左轉還是右轉，在第2個掃描周期即可區分目標左右舷。

表1 在不同距離與不同方位的目標情況下平臺所需最小轉向角度Table 1 The required minimum platform steering angles for targets at different ranges and azimuths

由仿真結果可見，當平臺向遠離目標一側進行機動轉向時，真實目標與鏡像目標之間的方位變化差信息相對比較明顯，當向遠離目標一側進行機動轉向5°時，方位變化差大于2°，在區分左右舷時，方位變化差可以作為一個輔助參考值。

4 結 論

針對拖線陣左右舷模糊問題，本文提出了一種基于目標跟蹤的拖線陣左右舷分辨方法，將平臺機動與目標跟蹤相結合，根據跟蹤目標速度差異來分辨左右舷。由仿真結果可知，對于10 km以上的目標，不管目標位于左舷或者右舷，只要平臺進行小角度轉向5°后，經過2個掃描周期(對于32 km量程，共 85.34 s)，真實目標與鏡像目標之間的速度差就大于5 m·s-1，可以完成目標左右舷分辨，驗證了本方法的可行性與有效性。在未來工程實踐上，本方法具有一定的應用前景與指導意義。