申请/专利权人：西北工业大学

申请日：2024-03-20

公开（公告）日：2024-06-14

公开（公告）号：CN117908034B

主分类号：G01S15/88

分类号：G01S15/88;G01S7/52;G06F17/16

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.14#授权;2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本发明实施例公开了一种基于自适应波束跟踪水下目标高稳健模基DOA估计方法。该方法属于声呐信号处理技术领域，其包括：获取环境噪声信号和水下目标发出的窄带声信号，根据环境噪声信号和窄带声信号通过自适应波束形成方法得到目标量测数据；根据预设目标状态估计值、预设目标状态转移矩阵以及预设过程噪声协方差矩阵得到一步预测目标状态和一步预测均方根误差矩阵；根据预设量测噪声协方差矩阵、一步预测目标状态、一步预测均方根误差矩阵以及目标量测数据，通过卡尔曼滤波进行处理得到卡尔曼滤波值；将卡尔曼滤波值中的第一项目标方位估计值作为水下目标方位跟踪结果。本申请实施例实现了强干扰环境下高精度、高稳健的目标方位跟踪。

主权项：1.一种基于自适应波束跟踪水下目标高稳健模基DOA估计方法，其特征在于，包括：获取环境噪声信号和水下目标发出的窄带声信号，根据所述环境噪声信号和所述窄带声信号通过自适应波束形成方法得到目标量测数据；根据预设目标状态估计值、预设目标状态转移矩阵以及预设过程噪声协方差矩阵得到一步预测目标状态和一步预测均方根误差矩阵；根据预设量测噪声协方差矩阵、所述一步预测目标状态、所述一步预测均方根误差矩阵以及所述目标量测数据，通过卡尔曼滤波进行处理得到卡尔曼滤波值；将所述卡尔曼滤波值中的第一项目标方位估计值作为所述水下目标的方位跟踪结果，并返回执行所述根据预设目标状态估计值、预设目标状态转移矩阵以及预设过程噪声协方差矩阵得到一步预测目标状态和一步预测均方根误差矩阵的步骤，以持续对所述水下目标进行跟踪直至满足预设停止条件为止；其中，所述获取环境噪声信号和水下目标发出的窄带声信号，根据所述环境噪声信号和所述窄带声信号通过自适应波束形成方法得到目标量测数据，包括：通过直线阵列获取所述环境噪声信号和水下目标发出的窄带声信号；根据所述窄带声信号和所述环境噪声信号得到初步量测数据；根据所述预设目标状态估计值、预设窗口阈值以及预设波束数量，通过所述自适应波束形成方法对所述窄带声信号进行处理以得到波束权重；根据所述波束权重和所述初步量测数据得到所述目标量测数据；所述根据所述窄带声信号和所述环境噪声信号得到初步量测数据，包括：计算所述窄带声信号与所述直线阵列的阵列流形之积得到采集数据；计算所述采集数据与所述环境噪声信号之和得到所述初步量测数据；所述根据所述预设目标状态估计值、预设窗口阈值以及预设波束数量，通过所述自适应波束形成方法对所述窄带声信号进行处理以得到波束权重，包括：根据所述预设窗口阈值、预设预测目标方位角以及预设状态误差协方差矩阵确定波束窗口；根据所述预设波束数量和所述窄带声信号在所述波束窗口内通过所述自适应波束形成方法形成多个波束，并计算多个所述波束的波束权重；所述自适应波束形成方法包括mvdr波束形成方法，所述根据所述预设波束数量和所述窄带声信号在所述波束窗口内通过所述自适应波束形成方法形成多个波束，并计算多个所述波束的波束权重，包括：根据所述预设波束数量在所述波束窗口内通过所述mvdr波束形成方法对所述窄带声信号进行处理以得到多个波束；针对每一所述波束，根据所述窄带声信号的协方差矩阵和所述直线阵列的阵列流形计算所述波束的波束权重；所述根据预设量测噪声协方差矩阵、所述一步预测目标状态、所述一步预测均方根误差矩阵以及所述目标量测数据，通过卡尔曼滤波进行处理得到卡尔曼滤波值，包括：根据所述一步预测目标状态和所述目标量测数据计算量测函数和雅可比矩阵；根据所述预设量测噪声协方差矩阵、所述量测函数、所述雅可比矩阵、所述目标量测数据、所述一步预测均方根误差矩阵以及所述一步预测目标状态，通过卡尔曼滤波进行处理得到所述卡尔曼滤波值；所述根据所述一步预测目标状态和所述目标量测数据计算量测函数和雅可比矩阵，包括：根据所述一步预测目标状态得到预测目标方位角；对所述预测目标方位角和所述目标量测数据进行取实部运算得到所述量测函数；基于所述目标量测数据，对所述预测目标方位角进行求导运算得到所述雅可比矩阵。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西北工业大学 基于自适应波束跟踪水下目标高稳健模基DOA估计方法

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