陳昭男，付 軍，秦亮亮，李 鵬

(1.中國(guó)人民解放軍91550部隊(duì),遼寧 大連 116023；2.中國(guó)人民解放軍91604部隊(duì),山東 煙臺(tái) 265700)

0 引言

低空高速飛行目標(biāo)的探測(cè)和跟蹤是雷達(dá)探測(cè)技術(shù)的盲點(diǎn)之一。 近年來(lái)，基于目標(biāo)聲信號(hào)的探測(cè)和定位技術(shù)作為雷達(dá)探測(cè)技術(shù)的補(bǔ)充方案，得到了廣泛關(guān)注。聲探測(cè)技術(shù)通過被動(dòng)接收目標(biāo)發(fā)出的聲波以確定目標(biāo)位置，具有隱蔽性強(qiáng)、不易受電磁干擾和可探測(cè)低空目標(biāo)等優(yōu)點(diǎn)[1]。

根據(jù)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度是否超音速，可將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分為超聲速和亞聲速兩類。對(duì)于超聲速類目標(biāo)，其聲信號(hào)呈現(xiàn)明顯的激波特性，主要通過檢測(cè)激波來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的跟蹤[1]；對(duì)于亞聲速類目標(biāo)，目前研究主要集中在對(duì)直升機(jī)、無(wú)人機(jī)等低速目標(biāo)的跟蹤[2-3]，對(duì)接近聲速的高亞音速類目標(biāo)還未見相關(guān)研究。本文主要針對(duì)低空高亞音速目標(biāo)的聲學(xué)跟蹤方法展開研究。在低空低速目標(biāo)的聲學(xué)跟蹤方法方面，主要采用的方法有時(shí)延估計(jì)定位法[4-7]、基于瞬時(shí)頻率估計(jì)的目標(biāo)定位方法[8-9]、空間譜估計(jì)定向方法[10-12]等。在目前已知的三大類跟蹤方法中時(shí)延估計(jì)法計(jì)算效率高，易于實(shí)現(xiàn)，且應(yīng)用范圍廣，因此主要針對(duì)這一方法展開研究，提出了一種利用互模糊函數(shù)的高亞音速目標(biāo)聲學(xué)跟蹤方法。

1 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)差量的估計(jì)方法

1.1 聲基陣陣型設(shè)計(jì)

為了提高隱蔽性，采用被動(dòng)跟蹤體制，即只通過接收運(yùn)動(dòng)目標(biāo)發(fā)出的聲音來(lái)完成定位及跟蹤。本文針對(duì)窄帶聲源進(jìn)行定位研究，對(duì)于寬帶聲源，如果其頻譜中含有明顯的離散譜，本方法也適用。在此采用無(wú)指向性的傳感器陣列來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的定位跟蹤，傳感器陣列由至少三個(gè)傳聲器組成，各個(gè)傳聲器分別位于不同地點(diǎn)。在采用平面五元十字陣的情況下，目標(biāo)聲源與傳感器陣列的幾何關(guān)系如圖1所示。

圖1 目標(biāo)與傳感器陣列的幾何關(guān)系圖Fig.1 Geometric diagram of targets and sensor array

通過利用不同傳聲器接收目標(biāo)信號(hào)的觀測(cè)量，包括到達(dá)時(shí)間差(Time Difference of Arrive,TDOA)和到達(dá)時(shí)間的比例尺差(Scale Difference of Arrive,SDOA)對(duì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。

假設(shè)傳感器陣列一共有N個(gè)傳聲器，在傳感器陣列接收到的一組信號(hào)中，最早到達(dá)的一路信號(hào)為f0(t)，其對(duì)應(yīng)的傳聲器稱之為基準(zhǔn)傳聲器，其他路信號(hào)為fi(t)，i=1,2,…,N-1，第i路信號(hào)的時(shí)長(zhǎng)為Ti，數(shù)據(jù)采集模塊的采樣頻率為fs，對(duì)應(yīng)的采樣周期Ts=1/fs。目標(biāo)在k時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)參數(shù)包括位置坐標(biāo)[xk,yk,zk]，速度矢量[vx,k,vy,k,vz,k]以及加速度值ak。

由于目標(biāo)是運(yùn)動(dòng)的，不同路信號(hào)間的TDOA和SDOA是隨時(shí)間變化的。對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行分段，每段長(zhǎng)度為L(zhǎng)(單位為m)，在這一段長(zhǎng)度內(nèi)，認(rèn)為目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)是不變的。目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡是對(duì)應(yīng)到接收信號(hào)的，相應(yīng)地，對(duì)各路接收信號(hào)也按照相同的時(shí)間間隔進(jìn)行均勻分段。通過對(duì)每一段的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)分別進(jìn)行估計(jì)，即可得到目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡及相關(guān)運(yùn)動(dòng)參數(shù)。

1.2 TDOA和SDOA值估計(jì)

假設(shè)對(duì)目標(biāo)的速度值大小v有一個(gè)先驗(yàn)的約束范圍vmin≤v≤vmax，將目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡均勻分為NL段，也就是將對(duì)應(yīng)的各個(gè)接收信號(hào)按照同樣的時(shí)間間隔且時(shí)間同步地均勻分為NL段，假設(shè)信號(hào)采樣周期為Ts，每段對(duì)應(yīng)的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)距離為L(zhǎng)，相應(yīng)的采樣點(diǎn)數(shù)N0為?L/vmaxTs」。在實(shí)際應(yīng)用中，為保證定位跟蹤精度，每一段信號(hào)中的采樣點(diǎn)數(shù)目N0不能太少，采樣周期Ts和劃分段數(shù)NL的取值使N0=?L/vmaxTs」大于某個(gè)預(yù)先設(shè)定的最小值N0,min。根據(jù)后續(xù)信號(hào)處理算法的實(shí)際需求，N0,min的典型值取256或者512。

傳感器陣列接收的各路信號(hào)組成接收信號(hào)向量[f0(t),f1(t),f2(t),…,fN-1(t)]，其中f0(t)為最先到達(dá)的基準(zhǔn)信號(hào)。將目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡均勻分為NL段，也就是將對(duì)應(yīng)的各個(gè)接收信號(hào)時(shí)間同步后，按照相同時(shí)間間隔均分為NL段，對(duì)分段后的信號(hào)向量，在每一段內(nèi)取N0個(gè)采樣點(diǎn)，對(duì)基準(zhǔn)信號(hào)和其他各路信號(hào)的TDOA和SDOA分別進(jìn)行估計(jì)。采用互模糊函數(shù)(Cross Ambiguity Function,CAF)方法進(jìn)行TDOA和SDOA的聯(lián)合估計(jì)。

假設(shè)對(duì)于第k段接收信號(hào)，目標(biāo)相對(duì)于基準(zhǔn)傳聲器和傳聲器i的徑向速度分別為vr0,k和vri,k。徑向速度為目標(biāo)相對(duì)于傳聲器的速度，相向取正，相離取負(fù)。用φik表示傳聲器i接收信號(hào)的第k段相對(duì)于基準(zhǔn)傳聲器的SDOA，則SDOA與徑向速度的關(guān)系為[13]：

(1)

基準(zhǔn)傳聲器的接收信號(hào)y0(t)可表達(dá)為：

y0(t)=x(t)+n1(t)，

(2)

式中，x(t)為運(yùn)動(dòng)目標(biāo)發(fā)出的聲音傳播到基準(zhǔn)傳聲器的信號(hào)，n1(t)為噪聲。根據(jù)式(2)，傳聲器i接收的信號(hào)可表示為：

(3)

式中，n2(t)為噪聲，a為傳聲器i相對(duì)于基準(zhǔn)傳聲器的信號(hào)相對(duì)幅度增益，τ為傳聲器i相對(duì)于基準(zhǔn)傳聲器所接收信號(hào)之間的時(shí)差TDOA，φ為傳聲器i相對(duì)于基準(zhǔn)傳聲器的時(shí)間伸縮因子SDOA，其表達(dá)式如式(1)所示。在得到y(tǒng)0(t)和yi(t)兩路信號(hào)后，采用互模糊函數(shù)法來(lái)對(duì)τ和φ進(jìn)行聯(lián)合估計(jì)。y0(t)和yi(t)的互模糊函數(shù)CAF表達(dá)式為：

(4)

式中，T為信號(hào)時(shí)間長(zhǎng)度。使CAF取得最大值的τ和φ的組合，分別為TDOA和SDOA的最優(yōu)估計(jì)值，選用其作為后續(xù)目標(biāo)跟蹤過程所使用的TDOA和SDOA值。

當(dāng)聯(lián)合估計(jì)TDOA和SDOA時(shí)，隨著目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)，目標(biāo)相對(duì)于傳聲器的徑向速度是迅速變化的，導(dǎo)致SDOA也是快速變化的，因此將目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡劃分成小段，在每一段內(nèi)分別進(jìn)行TDOA和SDOA的估計(jì)。目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡是映射到各路接收信號(hào)上的，將各路接收信號(hào)劃為小段時(shí)，采用連續(xù)劃分的方式，即各個(gè)小段是相連的，同時(shí)每一小段內(nèi)的所有信號(hào)都參與估計(jì)運(yùn)算。假設(shè)最早到達(dá)的一路信號(hào)為f0(t)，其與傳聲器i接收信號(hào)fi(t)的TDOA和SDOA聯(lián)合估計(jì)表達(dá)式為：

(5)

式中，T1為信號(hào)段的長(zhǎng)度。對(duì)于TDOA和SDOA的估計(jì)，具體做法是通過對(duì)TDOA和SDOA的二維搜索，尋找使兩個(gè)信號(hào)的互模糊函數(shù)取得最大值的參數(shù)組合，即為該時(shí)刻的TDOA和SDOA值。

2 目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)

2.1 目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)模型

在得到觀測(cè)參數(shù)TDOA和SDOA后，建立目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方程和傳感器觀測(cè)方程，對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。假設(shè)系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)為位置坐標(biāo)及速度矢量，首先根據(jù)目標(biāo)前后時(shí)刻運(yùn)動(dòng)參數(shù)的相互關(guān)系，建立目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方程：

(6)

式中，a為加速度值，|vk|為k時(shí)刻速度模值，加速度值通過初始時(shí)刻估計(jì)值或者先驗(yàn)值得到，在后續(xù)狀態(tài)更新過程中作為已知值代入目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方程中；nk為系統(tǒng)隨機(jī)輸入噪聲向量。式(6)給出的是目標(biāo)勻加速運(yùn)動(dòng)時(shí)的運(yùn)動(dòng)方程。

根據(jù)觀測(cè)量與運(yùn)動(dòng)參數(shù)的相互關(guān)系，建立觀測(cè)量與運(yùn)動(dòng)參數(shù)的解析表達(dá)式，即為傳感器觀測(cè)方程。當(dāng)利用目標(biāo)聲音信號(hào)到不同聲傳感器的傳播路徑差進(jìn)行定位時(shí)，其傳感器觀測(cè)方程為：

i=1,2,…,N-1,

(7)

φik=(c-vr0,k)/(c-vri,k)+χi,

i=1,2,…,N-1，

(8)

式中，[sxi,syi,szi]為聲傳感器i的位置坐標(biāo)，[sx0,sy0,sz0]為基準(zhǔn)聲傳感器的位置坐標(biāo)，ωi和χi為系統(tǒng)觀測(cè)誤差。目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方程和傳感器觀測(cè)方程中的噪聲量nk，ωi，χi均服從高斯分布。對(duì)于速度信息的估計(jì)，通過對(duì)前后時(shí)刻目標(biāo)位置差分的方法得到。只要建立觀測(cè)量與運(yùn)動(dòng)參數(shù)的解析表達(dá)式，就得到了傳感器觀測(cè)方程，因此傳感器觀測(cè)方程不限于上述兩種。

2.2 模型求解

對(duì)于初始時(shí)刻運(yùn)動(dòng)參數(shù)的估計(jì)，采用極大似然估計(jì)方法。利用傳感器觀測(cè)方程分別構(gòu)建目標(biāo)的位置坐標(biāo)[x0,y0,z0]和速度矢量[vx,0,vy,0,vz,0]的似然函數(shù)p(τ/[x0,y0,z0])和p(φ/[vx,0,vy,0,vz,0])，再利用極大似然估計(jì)方法對(duì)目標(biāo)位置坐標(biāo)[x0,y0,z0]和目標(biāo)速度矢量[vx,0,vy,0,vz,0]分別進(jìn)行估計(jì)。對(duì)位置坐標(biāo)進(jìn)行極大似然估計(jì)為例，對(duì)其估計(jì)過程進(jìn)行說(shuō)明。根據(jù)式(7)，系統(tǒng)觀測(cè)誤差ωi服從高斯分布，對(duì)于某路信號(hào)的時(shí)差測(cè)量值τi0，單路信號(hào)得到的似然函數(shù)p(τ/[x,y,z])可表達(dá)為：

(9)

式中，σω為系統(tǒng)觀測(cè)誤差變量ωi的方差。采用N路聲傳感器對(duì)目標(biāo)進(jìn)行測(cè)量，在同一時(shí)刻，共得到N-1個(gè)測(cè)量值，總的似然函數(shù)是各路信號(hào)得到似然函數(shù)式(9)的乘積，因此目標(biāo)位置坐標(biāo)的似然函數(shù)表達(dá)式為：

(10)

在無(wú)誤差情況下，觀測(cè)變量τi0與目標(biāo)位置坐標(biāo)之間的關(guān)系式為：

(11)

在某一位置坐標(biāo)[x0,y0,z0]附近的區(qū)域，將式(11)用泰勒級(jí)數(shù)展開的方法，用一次多項(xiàng)式近似，得到的近似表達(dá)式為：

(12)

將式(12)代入式(10)，可以得到：

(13)

式中，指數(shù)項(xiàng)部分F(x,y,z)的表達(dá)式為：

(14)

F(x,y,z)是一個(gè)二次多項(xiàng)式，可以寫成如下標(biāo)準(zhǔn)形式：

F(x,y,z)=a1x2+a2y2+a3z2+a4xy+

a5xz+a6yz+a7x+a8y+a9z+a10。

(15)

(16)

(17)

式中，i=0,1,…,N-1。根據(jù)式(17)，分別將vri,0和vri,k的表達(dá)式代入式(8)，即可得到聲傳感器觀測(cè)量SDOA與初始時(shí)刻目標(biāo)速度矢量[vx,0,vy,0,vz,0]的數(shù)學(xué)關(guān)系式，依據(jù)此關(guān)系式即可得到目標(biāo)初始速度矢量[vx,0,vy,0,vz,0]的似然函數(shù)P(φ/[vx,0,vy,0,vz,0])。針對(duì)目標(biāo)速度矢量的似然函數(shù)，利用對(duì)目標(biāo)位置坐標(biāo)進(jìn)行極大似然估計(jì)的相同步驟，采用式(9)～式(16)，即可完成對(duì)目標(biāo)速度矢量[vx,0,vy,0,vz,0]的極大似然估計(jì)。在得到初始目標(biāo)速度后，通過計(jì)算前后兩個(gè)時(shí)刻的速度變化率可得到目標(biāo)加速度的估計(jì)值。

在通過極大似然估計(jì)方法或者利用先驗(yàn)信息得到初始時(shí)刻目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)后，后續(xù)時(shí)刻的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)根據(jù)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方程和傳感器觀測(cè)方程，采用貝葉斯遞推狀態(tài)估計(jì)算法來(lái)實(shí)現(xiàn)。

3 算法仿真與誤差分析

3.1 仿真參數(shù)設(shè)置

為了驗(yàn)證算法的可行性和準(zhǔn)確性，在Matlab仿真環(huán)境中，對(duì)該方法的性能進(jìn)行了仿真分析。對(duì)于高亞音速飛行目標(biāo)的模擬，首先從50 Hz聲源中提取部分實(shí)測(cè)信號(hào)，再模擬產(chǎn)生其多普勒效應(yīng)，最后在仿真環(huán)境中疊加高斯白噪聲。目標(biāo)運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的多普勒頻移效應(yīng)根據(jù)目標(biāo)與傳感器的徑向速度來(lái)進(jìn)行模擬，假設(shè)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方向與目標(biāo)聲波到傳感器傳播方向的夾角為α，則由運(yùn)動(dòng)引入的多普勒頻移為vf0cosα/c，v為目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度，f0=50 Hz，c為聲速。在實(shí)際測(cè)得的50 Hz聲信號(hào)基礎(chǔ)上，對(duì)于多普勒效應(yīng)的仿真模擬，采用對(duì)信號(hào)分段，并對(duì)每段信號(hào)持續(xù)時(shí)間(周期)根據(jù)多普勒頻移進(jìn)行調(diào)整的方式完成，如原信號(hào)每段持續(xù)時(shí)間為12 ms，頻率為50 Hz，受到多普勒效應(yīng)影響后的接收信號(hào)頻率為60 Hz，則該段信號(hào)波形不變，但持續(xù)時(shí)間調(diào)整為10 ms。

3.2 運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)仿真

首先對(duì)目標(biāo)信號(hào)特性進(jìn)行分析。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)聲信號(hào)的時(shí)域波形和靜止聲源的功率譜如圖2和圖3所示。

圖2 亞音速目標(biāo)聲信號(hào)波形Fig.2 Signal waveform of subsonic target

圖3 靜止聲源功率譜Fig.3 PSD of static sound source

圖4 不同信噪比下的目標(biāo)位置誤差Fig.4 Target location error in different SNRs

圖5 不同信噪比下的目標(biāo)角度誤差Fig.5 Target angle error in different SNRs

通過圖4和圖5可以看出，無(wú)論是目標(biāo)位置還是角度，在這種情況下，其誤差大小均與信噪比關(guān)系不大，距離誤差維持在2 m左右，方位角誤差在5°以內(nèi)，俯仰角誤差相對(duì)大一些。上述仿真結(jié)果表明該算法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)低空運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的穩(wěn)定跟蹤。由上述仿真結(jié)果，在上述參數(shù)設(shè)置下，信噪比不是影響定位精度的主要因素，傳聲器采樣率、傳感器陣列結(jié)構(gòu)等因素都對(duì)定位精度構(gòu)成了制約。由圖5可見，俯仰角誤差明顯大于方位角誤差，這與所采用的傳感器陣列結(jié)構(gòu)有關(guān)。傳感器陣列都位于同一平面上，各路接收信號(hào)對(duì)于俯仰角所產(chǎn)生的TDOA不敏感，因此導(dǎo)致其定位誤差較大。

在上述仿真參數(shù)設(shè)置的基礎(chǔ)上，首先將傳聲器采樣率提高到256 kHz，在不同信噪比下，對(duì)位置和角度誤差進(jìn)行了蒙特卡洛仿真。其對(duì)目標(biāo)定位的位置誤差和角度誤差與接收信號(hào)信噪比的關(guān)系如圖6和圖7所示。

圖6 高采樣率下的目標(biāo)位置誤差Fig.6 Target location error in large sample rates

圖7 高采樣率下的目標(biāo)角度誤差Fig.7 Angle error in large sample rates

由圖6可知，此時(shí)目標(biāo)位置誤差和角度誤差均隨信噪比的增加而迅速下降，目標(biāo)位置誤差均維持在1.8 m以下，而目標(biāo)角度誤差除了在0 dB處大于2°以外，其余均在2°以下。整體而言，目標(biāo)位置誤差和角度誤差與傳聲器采樣率為50 kHz時(shí)相比，均出現(xiàn)了明顯下降。該仿真結(jié)果驗(yàn)證了只有傳聲器采樣率達(dá)到一定量級(jí)時(shí)，目標(biāo)定位誤差才隨著信噪比呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。

圖8 不同信噪比下的目標(biāo)位置誤差Fig.8 Target location error in different SNRs

圖9 不同信噪比下的目標(biāo)角度誤差Fig.9 Target angle error in different SNRs

由該仿真結(jié)果可見，目標(biāo)位置誤差與第一次仿真結(jié)果相差不大，而角度誤差，尤其是俯仰角誤差產(chǎn)生了較大程度的下降，俯仰角誤差均維持在2°以內(nèi)。該仿真結(jié)果表明，傳感器陣列在垂直方向上的分布將對(duì)俯仰角定位精度產(chǎn)生較大影響，傳感器陣列在垂直方向上分布越均勻時(shí)，其俯仰角定位誤差越小。

綜合以上布陣情況，假設(shè)基準(zhǔn)陣元布設(shè)于原點(diǎn)處，設(shè)置空間直角坐標(biāo)系，在x軸正負(fù)半軸對(duì)稱布設(shè)兩個(gè)陣元，其相對(duì)于基準(zhǔn)陣元的時(shí)延分別為τ1和τ3(τ1對(duì)應(yīng)x軸正半軸陣元)，同理y軸正負(fù)半軸兩個(gè)陣元的相對(duì)時(shí)延分別為τ2和τ4(τ2對(duì)應(yīng)y軸正半軸陣元)，則目標(biāo)方位角φ與時(shí)延估計(jì)量的關(guān)系為：

(18)

目標(biāo)俯仰角與時(shí)延估計(jì)量的關(guān)系為：

(19)

通過比較式(18)和式(19)可見，對(duì)于分布于水平面的聲陣列來(lái)說(shuō)，其目標(biāo)方位角的估計(jì)精度有時(shí)延估計(jì)量的精度決定，而與陣列大小及聲速值無(wú)關(guān)，而其俯仰角估計(jì)精度則同時(shí)由陣列大小、聲速值以及時(shí)延量估計(jì)精度共同決定。時(shí)延量估計(jì)誤差主要由環(huán)境噪聲、各測(cè)量通道之間的相位不一致性以及聲波在空間中傳播的隨機(jī)起伏等因素引起。環(huán)境噪聲和傳播隨機(jī)起伏可通過改進(jìn)算法進(jìn)行抑制，而測(cè)量通道的相位不一致性需要通過改進(jìn)測(cè)量設(shè)備，提升各通道相位特性來(lái)實(shí)現(xiàn)。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文對(duì)亞聲速低空運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的定位跟蹤問題進(jìn)行了研究，通過對(duì)目標(biāo)輻射聲信號(hào)的TDOA和FDOA值進(jìn)行測(cè)量，提出了一種基于互模糊函數(shù)的目標(biāo)跟蹤方法。該方法基于互模糊函數(shù)，首先利用極大似然估計(jì)方法或者先驗(yàn)信息得到初始時(shí)刻目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)后，后續(xù)時(shí)刻的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)根據(jù)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方程和傳感器觀測(cè)方程，采用貝葉斯遞推狀態(tài)估計(jì)算法來(lái)實(shí)現(xiàn)。仿真結(jié)果表明，該方法可以在較小的位置誤差和角度誤差范圍內(nèi)，實(shí)現(xiàn)對(duì)低空運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的穩(wěn)定跟蹤。