蒲　勇

(江蘇自動化研究所　連云港　222061)

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一種基于水聲特征的輔助關(guān)聯(lián)算法*

蒲勇

(江蘇自動化研究所連云港222061)

摘要針對聲納探測特性,提取了幾個(gè)有效的目標(biāo)特征信息;結(jié)合水面水下目標(biāo)運(yùn)動規(guī)律,構(gòu)建了短時(shí)位置預(yù)測模型;基于聯(lián)合概率密度關(guān)聯(lián)算法架構(gòu),提出了特征輔助的關(guān)聯(lián)算法模型,基本實(shí)現(xiàn)了利用聲納特征輔助多目標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)融合,提高了復(fù)雜環(huán)境下的關(guān)聯(lián)正確率。

關(guān)鍵詞水聲; 特征輔助; 預(yù)測; 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)

Data Association Method Based on Acoustic Feature

PU Yong

(Jiangsu Automation Research Institute, Lianyungang222061)

AbstractAimed at detection characteristics of sonar, some volid target feature information is extracted. Combined with surface and underwater targets move rules, target’s position prediction model for short time is designed. Based on joint probabilistic data association algorithm, featured-aided association method is provided. Simulation proves the method can use features to correlate and fuse of multi-targets, and improves correct fusion rate in complex situation.

Key Wordsacoustic, feature-aided, prediction, data association

Class NumberTP301

1引言

數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是在雜波或多目標(biāo)背景條件下實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)進(jìn)行穩(wěn)定、正確跟蹤的關(guān)鍵技術(shù),檢測過程中的隨機(jī)虛警、由于鄰近所關(guān)心目標(biāo)的虛假反射或者輻射體產(chǎn)生的雜波、干擾目標(biāo)、誘餌或其他對抗等使得量測與目標(biāo)的正確關(guān)聯(lián)變得異常困難。

經(jīng)過國內(nèi)外研究者數(shù)十年的研究,已經(jīng)取得了一定的研究成果[1~4]。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)都是基于目標(biāo)運(yùn)動學(xué)參數(shù)(如位置、速度、加速度等)進(jìn)行的,即通過對目標(biāo)運(yùn)動模型進(jìn)行遞推獲得關(guān)于目標(biāo)當(dāng)前的運(yùn)動學(xué)參數(shù)預(yù)測值,再與傳感器量測(或量測轉(zhuǎn)換)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)。但在復(fù)雜應(yīng)用條件特別是軍事應(yīng)用中,單純基于運(yùn)動學(xué)參數(shù)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn):一是高度密集的雜波環(huán)境大大增加了傳感器量測數(shù)據(jù)的不確定性,從而在增加關(guān)聯(lián)算法復(fù)雜度的同時(shí)降低了關(guān)聯(lián)結(jié)果的準(zhǔn)確性;二是多目標(biāo)(尤其是量測間斷目標(biāo))環(huán)境數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的復(fù)雜性和不確定性,極易導(dǎo)致誤跟、失跟現(xiàn)象。無論是在密集目標(biāo)還是間斷量測條件下,單純通過目標(biāo)運(yùn)動學(xué)參數(shù)難以達(dá)到最佳的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)效果。

隨著傳感器技術(shù)的發(fā)展,除了能探測目標(biāo)的運(yùn)動信息之外,還能獲得目標(biāo)的一些特征信息,這些特征信息可能與運(yùn)動學(xué)參數(shù)具有一定的相關(guān)性,也可能獨(dú)立于運(yùn)動學(xué)參數(shù),但由于特征信息表征的是不同類型、個(gè)體目標(biāo)所固有的獨(dú)特屬性,在減少可能關(guān)聯(lián)量測數(shù)、降低關(guān)聯(lián)配對的不確定性和維持復(fù)雜條件下對目標(biāo)的穩(wěn)定跟蹤方面具有巨大的潛力,因此基于特征輔助的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法在近年來受到越來越多的關(guān)注。

2算法思路

特征輔助的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是個(gè)較新的研究領(lǐng)域,其技術(shù)發(fā)展不過十多年的歷史,但這一技術(shù)在復(fù)雜條件下的目標(biāo)跟蹤中卻有著廣闊的應(yīng)用前景,尤其是對于水下復(fù)雜的聲探測環(huán)境而言。已有文獻(xiàn)提出了一些特征輔助關(guān)聯(lián)方法[5~7],如利用目標(biāo)的多普勒信息、目標(biāo)的徑向長度、檢測信號的幅度等。其中一些方法將目標(biāo)運(yùn)動要素與特征聯(lián)合處理,類似于狀態(tài)方程一樣構(gòu)建特征方程,利用非線性濾波(如擴(kuò)展卡爾曼濾波EKF)進(jìn)行濾波處理。但是,構(gòu)建的特征方程往往難以完全符合實(shí)際情況,引入的建模誤差給跟蹤性能帶來了一定的影響。

另一種思路是將目標(biāo)特征信息僅用來作數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián),而特征信息的處理單獨(dú)進(jìn)行,采用專門的方法進(jìn)行提取。也有相關(guān)的文獻(xiàn)對此進(jìn)行了論述,例如利用GPDA方法的特征輔助關(guān)聯(lián)方法[8~9]。本文也采用該思路,主要思想是針對水聲探測條件下斷續(xù)、交叉等復(fù)雜情況,結(jié)合目標(biāo)運(yùn)動要素預(yù)測方法,在傳統(tǒng)的多目標(biāo)概率關(guān)聯(lián)算法中,引入水聲特征信息進(jìn)行輔助關(guān)聯(lián),提高關(guān)聯(lián)正確性。具體技術(shù)框圖如圖1所示。

圖1　特征輔助關(guān)聯(lián)示意圖

3水聲目標(biāo)特征

用于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的目標(biāo)特征信息需具有以下幾個(gè)特點(diǎn):

1) 獲取性。這一類目標(biāo)的特征信息是可以持續(xù)提取的;

2) 穩(wěn)定性。目標(biāo)的特征信息相對于目標(biāo)的狀態(tài)信息是不變的或者是緩變的;

3) 差異性。這一類的目標(biāo)特征信息對于不同的目標(biāo)是不一樣的。

由于海洋環(huán)境的復(fù)雜性和水聲信號通道的特殊性,要從艦船噪聲信號中提取既能反映目標(biāo)本質(zhì)特征又能滿足水下遠(yuǎn)距離探測要求的有效特征表示,一直是這一領(lǐng)域的難題。目前可以采用的特征信息主要包括:

1) 目標(biāo)頻率特征:表征了目標(biāo)接近傳感器平臺的徑向速度。

2) 目標(biāo)幅度特征:表示了信號的強(qiáng)弱及其變化特性。

3) LOFAR譜特征:從時(shí)、頻兩個(gè)角度對信號進(jìn)行描述,含有重要的艦船目標(biāo)性質(zhì)信息。

4) DEMON譜特征:可以獲得諸如目標(biāo)螺旋槳轉(zhuǎn)速、螺旋槳葉片數(shù)等不變的艦船物理特性。

5) 混沌特征:船舶輻射噪聲信號中存在混沌現(xiàn)象,而且不同類型的信號具有不同的分維特征[10]。

傳統(tǒng)的水聲特征主要是目標(biāo)強(qiáng)度、頻率、功率譜等,同一類目標(biāo)之間的特征區(qū)分度不強(qiáng),尤其是在多個(gè)相同類型密集目標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)中無法有效支持目標(biāo)與量測關(guān)聯(lián),現(xiàn)在隨著傳感器以及水聲處理技術(shù)的發(fā)展,混沌特征等新的特征信息的出現(xiàn),使得目標(biāo)分類特征更加細(xì)致,更能表征目標(biāo)的本質(zhì),其特征逐漸趨向個(gè)體化表征,可有效提高目標(biāo)識別程度,并進(jìn)一步增強(qiáng)關(guān)聯(lián)的正確性,未來技術(shù)發(fā)展方向是持續(xù)不斷地研究和提取能刻畫個(gè)體目標(biāo)本質(zhì)的新特征。另外,隨著水聲傳感器探測技術(shù)的進(jìn)步和信號處理水平的提高,可能獲得多種有效的特征信息。與單特征相比,多種特征信息可以進(jìn)一步保證不同目標(biāo)在某種/某幾種特征信息相同/相似的情況仍有區(qū)分力,從而提高消除數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)模糊的能力。因此,綜合利用多種特征信息更好地輔助數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是今后技術(shù)發(fā)展的一大趨勢。

4位置推算預(yù)測方法

通常情況下,水聲探測都是被動探測,在一定時(shí)間內(nèi)很難獲得準(zhǔn)確的目標(biāo)運(yùn)動信息,而目標(biāo)方位信息具有非線性和非平穩(wěn)的特點(diǎn),在僅有方位信息情況下的預(yù)測比較困難,本文采用灰色系統(tǒng)理論對目標(biāo)方位序列進(jìn)行預(yù)測。預(yù)測算法簡述如下:

假定原始序列為X(0)={x(0)(1)x(0)(2)…x(0)(n)},對原始序列進(jìn)行累加生成序列X(1)={x(1)(1)x(1)(2)…x(1)(n)};對生成序列X(1)進(jìn)行處理;而后對原始序列進(jìn)行預(yù)測。算法步驟如下:

第一步:分析原始數(shù)據(jù)序列,剔除異常數(shù)據(jù),得到預(yù)處理后的數(shù)據(jù)序列。

第四步:經(jīng)典GM(1,1)模型處理。

第五步:殘差檢驗(yàn)。

5水聲特征輔助關(guān)聯(lián)方法

概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法是最有效、最常用的關(guān)聯(lián)方法之一,其針對所有量測和目標(biāo)構(gòu)建了統(tǒng)一的關(guān)聯(lián)概率計(jì)算公式。在傳統(tǒng)的概率關(guān)聯(lián)算法的基礎(chǔ)上推導(dǎo)利用特征信息輔助關(guān)聯(lián)的概率計(jì)算。一般情況下,對多目標(biāo)進(jìn)行跟蹤建模,目標(biāo)t的狀態(tài)方程描述為:

xt(k+1)=Ft(k)xt(k)+vt(k)

式中,xt(k)表示目標(biāo)t在k時(shí)刻的狀態(tài)向量;Ft(k)為系統(tǒng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣;vt(k)是過程噪聲,假定為零均值高斯白噪聲,協(xié)方差為Qt(k)。目標(biāo)t的狀態(tài)常?？梢杂芍苯亲鴺?biāo)軸方向上的位置和速度來描述,如:

對于每個(gè)采樣時(shí)間k,傳感器得到的有效量測集為

Z(k)={z1(k),z2(k),…,zmk(k)}

其中mk為探測區(qū)域內(nèi)的回波數(shù);Z(k)中包含了目標(biāo)回波和雜波。則量測的累積集合可表示為

其中目標(biāo)t的狀態(tài)量測方程可以描述為

其中Ht(k)為觀測矩陣;ωt(k)是零均值高斯白噪聲,協(xié)方差為Rt(k)。

在上式的基礎(chǔ)上,引入特征信息,得到包含特征信息的關(guān)聯(lián)概率。由于目標(biāo)的特征信息與目標(biāo)的狀態(tài)信息假設(shè)是獨(dú)立的或者是弱相關(guān)的,根據(jù)概率密度函數(shù)公式,引入特征信息后的事件θjt的概率密度函數(shù)可寫為pjt,pjt為量測j與目標(biāo)t之間的統(tǒng)計(jì)距離,可表示為

由多事件的條件貝葉斯公式及聯(lián)合概率密度關(guān)聯(lián)方法的定義,可得量測j與目標(biāo)t的關(guān)聯(lián)概率為

對應(yīng)的狀態(tài)更新及協(xié)方差更新為

根據(jù)該公式系就可完成對目標(biāo)t的單次跟蹤濾波。

6仿真分析

搭建仿真系統(tǒng),仿真四批目標(biāo),進(jìn)行交叉運(yùn)動,并且在交叉過程中丟失3分鐘量測,測試算法的處理性能。算法在運(yùn)動要素關(guān)聯(lián)和預(yù)測的基礎(chǔ)上,結(jié)合目標(biāo)水聲特征,對出現(xiàn)量測間斷情況下的多目標(biāo)態(tài)勢進(jìn)行關(guān)聯(lián)處理。

從圖2可以看出,提出的水聲特征輔助關(guān)聯(lián)方法對于航跡斷續(xù)的情況有著較好的關(guān)聯(lián)效果,能實(shí)現(xiàn)目標(biāo)間斷量測情況下的有效關(guān)聯(lián),保持態(tài)勢生成的一致性。因?yàn)樘卣鬏o助關(guān)聯(lián)算法的效果與特征提取的準(zhǔn)確性、特征與目標(biāo)匹配的正確性以及各目標(biāo)特征之間的區(qū)分性密切相關(guān),因此在實(shí)際應(yīng)用時(shí),需要針對不同的態(tài)勢,在計(jì)算關(guān)聯(lián)概率的時(shí)候設(shè)置不同的系數(shù),調(diào)節(jié)特征信息和運(yùn)動要素信息在關(guān)聯(lián)中的比重,可以結(jié)合特征提取方法進(jìn)行自適應(yīng)的調(diào)整,以達(dá)到更優(yōu)的效果。

圖2　特征輔助關(guān)聯(lián)情況示意圖

7結(jié)語

本文針對聲納探測特性,分析了可用于目標(biāo)表征的特征信息,結(jié)合位置預(yù)測模型,在聯(lián)合概率關(guān)聯(lián)算法基礎(chǔ)上,構(gòu)建了特征輔助的關(guān)聯(lián)算法,基本實(shí)現(xiàn)了利用水聲特征輔助進(jìn)行的多目標(biāo)關(guān)聯(lián),提高了關(guān)聯(lián)正確率。其性能和效果取決于特征對于目標(biāo)表征的準(zhǔn)確性、可區(qū)分性以及提取過程中的可靠性和穩(wěn)定性。后續(xù)還需在挖掘目標(biāo)特征信息方面進(jìn)一步研究,優(yōu)化輔助關(guān)聯(lián)算法,提高復(fù)雜環(huán)境下的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)能力。

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中圖分類號TP301

DOI:10.3969/j.issn.1672-9730.2016.03.037

作者簡介:蒲勇,男,碩士,高級工程師,研究方向:指控系統(tǒng)和信息綜合處理。

收稿日期:2015年9月12日,修回日期:2015年10月26日