針對水下無人平臺搭載單矢量水聽器目標(biāo)跟蹤魯棒性差的問題,提出一種基于L2范數(shù)正則化粒子濾波的單站純方位角度水下目標(biāo)跟蹤算法。該方法引入測量量與預(yù)測量誤差的規(guī)則范數(shù),得到粒子的似然函數(shù),從而平衡測量值與預(yù)測值,提高目標(biāo)跟蹤魯棒性。仿真結(jié)果表明,相較于粒子濾波（PF）算法,基于L2范數(shù)正則化（L2-RPF）優(yōu)于基于L1范數(shù)正則化（L1-RPF）,其目標(biāo)方位跟蹤精度更高,且經(jīng)過多次Monte Carlo實驗得到的L2-RPF目標(biāo)方位跟蹤平均誤差和均方根誤差均較小。利用水下滑翔機(jī)平臺搭載單矢量水聽器（水下聲學(xué)滑翔機(jī)）在中國南海海域進(jìn)行探測跟蹤的試驗數(shù)據(jù),對算法性能進(jìn)行了驗證,采用L2-RPF處理得到的目標(biāo)方位跟蹤精度相較于其他算法較高,一定程度上修正了測量野值帶來的跟蹤誤差。 

【文章來源】：艦船科學(xué)技術(shù). 2020,42(23)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

目標(biāo)及平臺軌跡圖Fig.1Thediagramoftargetandplatformtrajectory

[18]HERBSTE,SCHORFTHEIDEF.Temperedparticlefiltering[J].PIERWoringPaperArchive,2016.[19]金盛龍,李宇,黃海寧.水下多目標(biāo)方位的聯(lián)合檢測與跟蹤[J].聲學(xué)學(xué)報,2019.[20]MUSSOC,OUDJANEN,LEGLANDF.SequentialMonteCarlomethodsinpracticebyar[M].NewYork:Springer-Verlag,2001.[21]劉敏,陳恩慶,楊守義.正則化粒子濾波在水下目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用[J].電視技術(shù),2012,36(9).[22]唐現(xiàn)國,何祖軍.一種基于正則粒子濾波器的目標(biāo)跟蹤算法[J].艦船科學(xué)技術(shù),2008,30(4):135–137.[23]圖5水下平臺與目標(biāo)位置態(tài)勢圖Fig.5Situationmapofunderwaterplatformandtargetpositon圖6PF，L1-RPF，L2-RPF算法目標(biāo)方位跟蹤結(jié)果Fig.6TargetbearingtrackingresultofPF,L1-RPF,L2-RPF·116·艦船科學(xué)技術(shù)第42卷

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]水下目標(biāo)跟蹤的改進(jìn)非線性濾波快速算法[J]. 石桂欣,鄢社鋒,劉宇.  應(yīng)用聲學(xué). 2020(01)
[2]矢量水聽器在水下滑翔機(jī)上的應(yīng)用研究[J]. 王文龍,王超,韓梅,孫芹東,張小川.  兵工學(xué)報. 2019(12)
[3]水下多目標(biāo)方位的聯(lián)合檢測與跟蹤[J]. 金盛龍,李宇,黃海寧.  聲學(xué)學(xué)報. 2019(04)
[4]不完全量測下長基線系統(tǒng)的水下目標(biāo)跟蹤算法[J]. 石桂欣,鄢社鋒,郝程鵬,侯朝煥,劉宇.  聲學(xué)學(xué)報. 2019(04)
[5]能量值和方位信息結(jié)合的粒子濾波算法[J]. 任宇飛,李宇,黃海寧.  哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報. 2017(07)
[6]單矢量水聽器的高分辨目標(biāo)方位跟蹤算法研究[J]. 王超,笪良龍,韓梅,孫芹東,王文龍.  應(yīng)用聲學(xué). 2017(01)
[7]粒子濾波理論、方法及其在多目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用[J]. 李天成,范紅旗,孫樹棟.  自動化學(xué)報. 2015(12)
[8]基于混合粒子濾波的水下小目標(biāo)跟蹤[J]. 許楓,紀(jì)永強(qiáng),郭占軍,楊娟,蘇瑞文.  應(yīng)用聲學(xué). 2015(04)
[9]非平穩(wěn)非高斯測量噪聲條件下改進(jìn)差分粒子濾波算法研究[J]. 王宏健,徐金龍,李娟,張愛華.  兵工學(xué)報. 2014(07)
[10]基于純方位角測量的水下目標(biāo)被動跟蹤技術(shù)[J]. 宋緒棟,蔚婧,李曉花,李亞安.  魚雷技術(shù). 2012(05)



本文編號：3211665