(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010579144.2
(22)申请日 2020.06.23
(71)申请人 山东省科学院海洋仪器仪表研究所
地址 266200 山东省青岛市鳌山卫街道青
岛蓝硅谷核心区蓝硅谷创业中心
一期2号楼
(72)发明人 崔浩 郑轶 何传林 刘洪宁
倪秀辉
(74)专利代理机构 青岛华慧泽专利代理事务所
(普通合伙) 37247
代理人 马千会
(51)Int.Cl.
G01S 3/80(2006.01)
G06K 9/62(2006.01)
(54)发明名称
(57)摘要
具体涉及一种多目标跟踪方法。该方法包括：利用单矢
量水听器的声压数据和振速水平分量数据进行
根据频点方位θ(f)和频点功率谱强度
建立线谱螺旋型生命周期模型；根据所述
对线谱进行处理，获得线谱信息集合；对集合中
的线谱进行相似度评估，将线谱聚类为若干个不
同的目标；根据线谱的方位和功率谱强度，拟合
目标的方位航迹，实现多目标的跟踪。本发明的
有益效果是：建立线谱螺旋型生命周期模型，对
线谱进行实时的、
系统的管理，以获取线谱信息；提出了线谱信息回填和继承技术，完善线谱消失
部分的信息、将消失的线谱的信息拼接到相同目
标的其它存在的线谱中。权利要求书2页 说明书12页 附图10页CN 112114286 A 2020.12.22
C N 112114286
A
1.基于线谱生命周期和单矢量水听器的多目标跟踪方法，其特征在于，包括：
利用单矢量水听器的声压数据和振速水平分量数据进行方位估计，得到频点方位θ(f)和频点功率谱强度
根据频点方位θ(f)和频点功率谱强度建立线谱螺旋型生命周期模型；
根据所述的模型，分析线谱状态，确定其生命周期的阶段，对线谱进行处理，获得线谱信息集合；
对集合中的线谱进行相似度评估，将线谱聚类为若干个不同的目标；
根据线谱的方位和功率谱强度，拟合目标的方位航迹，实现多目标的跟踪。
2.根据权利要求1所述的基于线谱生命周期和单矢量水听器的多目标跟踪方法，其特征在于，所述线谱螺旋型生命周期模型包括：
出现阶段M1：线谱在谱峰检测算法中首次出现；
孕育阶段M2：经历出现阶段，且线谱持续时间不满足稳定性条件；
成长阶段M3：经历孕育或成长阶段，线谱持续时间满足稳定性条件，可以作为目标特征，或经历消失阶段，线谱在谱峰检测结果中重新出现，可以继续作为目标特征；
消失阶段M4：线谱出现之后，在谱峰检测结果中消失，不能作为目标特征；
消亡阶段M5：线谱长时间消失，满足消亡条件，不能继续作为目标特征。
3.根据权利要求2所述的基于线谱生命周期和单矢量水听器的多目标跟踪方法，其特征在于，所述对线谱进行处理，包括：
在出现阶段M1，创建F(f，e，a)并加入S中，其中f是线谱频点，e是线谱功率谱强度，a是线谱方位，F是线谱，S是线谱信息集合；线谱在出现阶段的条件为：使得f∈F且f∈Ψi，Ψi是第i个时间片谱峰检测的结果；
在孕育阶段M2，更新F的信息，将e i和a i加入F，F不能作为目标特征，不输出；线谱在孕育阶段的条件为：使得f∈F且f∈Ψi，同时L F＜T1，其中L F是F的时长，T1是稳定性条件；
在成长阶段M3，更新F的信息，F作为目标特征，输出；线谱在成长阶段的条件为：
使得f∈F且f∈Ψi，同时L F≥T1；
在消失阶段M4，F不能作为目标特征；线谱在消失阶段的条件为：使得f∈F且同时K F＜T2，其中K F是F的消失时长，T2是线谱消亡条件；
在消亡阶段M5，将F从S中删除，其信息由同目标的其它线谱继承；线谱在消亡阶段的条件为：使得f∈F且同时K F≥T2。
4.根据权利要求3所述的基于线谱生命周期和单矢量水听器的多目标跟踪方法，其特征在于，在成长阶段中，F的信息更新方法包括：
若m i-1＝M2或者M3，其中m i-1是F在第i-1个时段中所处的阶段，此时，将e i和a i加入F；
若m i-1＝M4，利用e h-1，e h和e i，通过二次多项式插值，求解e h+1，e h+2，…，e i-1，其中m h＝M2或者M3，且m h+1＝M4；将e h+1，e h+2，…，e i；a h+1，a h+2，…，a i加入F。
5.根据权利要求3所述的基于线谱生命周期和单矢量水听器的多目标跟踪方法，其特征在于，在消亡阶段，通过评估集合S中各线谱的相似度，将相似的线谱聚类为同一个目标，同目标的其他线谱继承被删除的F，设目标T包含线谱F1，…，F n和F d，其中F d处于消亡阶段，
则F d的信息由F1，…，F n继承。
6.根据权利要求5所述的基于线谱生命周期和单矢量水听器的多目标跟踪方法，其特征在于，重叠时段的继承为：
且其中t a是绝对时段；
继承后的功率谱强度信息的计算公式为：
继承后的方位信息的计算公式为：。
7.根据权利要求5所述的基于线谱生命周期和单矢量水听器的多目标跟踪方法，其特征在于，非重叠时段的继承为：
。
8.根据权利要求1-7任一项所述的基于线谱生命周期和单矢量水听器的多目标跟踪方法，其特征在于，所述的线谱聚类方法为：
提取集合S中，可以作为目标特征的线谱，利用相似度公式评估线谱间的相似度；
其中，x和y表示线谱，x∈S，y∈S，且x≠y，a x和a y是线谱x和y时间重叠部分的方位值，l xy 是线谱x和y时间重叠部分的长度；
选择满足相似度要求的线谱，聚类为一个目标。
9.根据权利要求8所述的基于线谱生命周期和单矢量水听器的多目标跟踪方法，其特征在于，采用加权法拟合目标的方位航迹，具体为：
设目标T包含线谱F1，…，F n，当前时段为θ；
目标的开始时段为：
λ＝min(t1，...，t n) (7)
其中，t为线谱F的开始时段；
在时段i(i＝λ，...，θ)，目标的功率谱强度Γi为：
其中，是线谱F j在时段i的功率谱强度；
在时段i，目标的方位Θi为：
其中，是线谱F j在时段i的方位。
基于线谱生命周期和单矢量水听器的多目标跟踪方法
技术领域
[0001]本发明属于水下目标跟踪技术领域，具体涉及一种多目标跟踪方法。
背景技术
[0002]矢量水听器由声压传感器和振速传感器组成，能够共点同步测量水中声场空间一点处的声压和质点振速的三个正交分量，将声压和振速信号进行联合处理，可以估计目标的方位[1,2,3]，并且单个矢量水听器具有体积小、易布放和易隐蔽等诸多优点，已广泛应用于水下目标被动探测和方位跟踪等领域。
[0003]利用方位历程图分析目标方位是水下目标被动跟踪的常用方法。此类方法通过状态模型预测或者对象特征分析实现。当目标的运动是线性或近似线性的时候，利用最小二乘[4]、卡尔曼滤波[5]或扩展卡尔曼滤波[6,7,8]可有效地跟踪目标，但如果线性假设不成立，会引入较大的线性化误差。为了较好的实现非线性目标的跟踪，学者们采用了无迹卡尔曼滤波[9,10,11]，通过对非线性函数的概率密度分布进行近似，对非线性目标进行可靠的跟踪，但需要提前建立目标的状态方程，在目标实际状态与状态方程差异较大的情况下，无法有效跟踪目标。粒子滤波[12,13,14,15]适用于各种非线性目标的跟踪，在非高斯、非线性场合具有良好的估计性能，精度可以逼近最优估计，通过蒙特卡罗模拟方法实现递推贝叶斯滤波，不需要进行高斯噪声假设，但存在计算量大、面临粒子退化、对硬件性能要求高和系统功耗高等不足，距离实际应用仍有较大差距。也有学者通过对象特征分析的方式实现目标跟踪，目标骨架跟踪法[16]分析方位历程图中目标的特征，提出目标具有带状能量的概念，通过带约束的Delaunay三角剖分和骨架化，实现目标跟踪。该方法能够在潜标上实时运行，并且在海试中检验了效果。但这类方法存在两点不足：1、在有强干扰的情况下，目标特征无法在方位历程图中分辨，则不能进行可靠的目标跟踪；2、当目标与干扰的方位航迹存在交叉或重叠时，极易出现跟踪错误或者跟踪失败等问题。
[0004]线谱方位估计也被用于水下目标被动跟踪。目标辐射噪声在低频段具有丰富的线谱成分，而且不同目标具有不同的线谱，是一种较稳定的目标特征信息，并且具有相干性强、传播损失小等特点[17,18,19]。通过对目标线谱(而不是对通带内所有频点)进行方位估计，可以实现目标跟踪[20]。但这类
方法有很明显的缺点：1、目标线谱稳定时长有限，一旦中断或消失，就无法继续进行目标跟踪； 2、目标具有多个线谱成分，这些线谱存在此消彼长或方位航迹不完全重合的情况，容易将单目标识别为多目标，引发二义性错误。
发明内容
[0005]本发明的目的是为了解决现有利用线谱方位估计进行水下目标跟踪存在的问题，利用单矢量水听器的声压数据和振速水平分量数据进行方位估计，分析线谱状态并对线谱的生命周期进行管理，通过线谱聚类和目标航迹拟合实现目标的被动跟踪。
[0006]本发明解决其技术问题采用的技术方案是：基于线谱生命周期和单矢量水听器的多目标跟踪方法，包括：
[0007]利用单矢量水听器的声压数据和振速水平分量数据进行方位估计，得到频点方位θ(f)和频点功率谱强度
[0008]根据频点方位θ(f)和频点功率谱强度建立线谱螺旋型生命周期模型；[0009]根据所述的模型，分析线谱状态，确定其生命周期的阶段，对线谱进行处理，获得线谱信息集合；
[0010]对集合中的线谱进行相似度评估，将线谱聚类为若干个不同的目标；
[0011]根据线谱的方位和功率谱强度，拟合目标的方位航迹，实现多目标的跟踪。[0012]作为本发明的一种优选方式，所述线谱螺旋型生命周期模型包括：
[0013]出现阶段M1：线谱在谱峰检测算法中首次出现；
[0014]孕育阶段M2：经历出现阶段，且线谱持续时间不满足稳定性条件；
[0015]成长阶段M3：经历孕育或成长阶段，线谱持续时间满足稳定性条件，可以作为目标特征，或经历消失阶段，线谱在谱峰检测结果中重新出现，可以继续作为目标特征；[0016]消失阶段M4：线谱出现之后，在谱峰检测结果中消失，不能作为目标特征；[0017]消亡阶段M5：线谱长时间消失，满足消亡条件，不能继续作为目标特征。
[0018]进一步优选地，所述对线谱进行处理，包括：
[0019]在出现阶段M1，创建F(f，e，a)并加入S中，其中f是线谱频点，e是线谱功率谱强度，a是线谱方位，F是线谱，S是线谱信息集合；线谱在出现阶段的条件为：使得f∈F且f∈Ψi，Ψi是第i个时间片谱峰检测的结果；
[0020]在孕育阶段M2，更新F的信息，将e i和a i加入F，F不能作为目标特征，不输出；线谱在孕育阶段的条件为：使得f∈F且f∈Ψi，同时L F＜T1，其中L F是F的时长，T1是稳定性条件；
[0021]在成长阶段M3，更新F的信息，F作为目标特征，输出；线谱在成长阶段的条件为：
使得f∈F且f∈Ψi，同时L F≥T1；
[0022]在消失阶段M4，F不能作为目标特征；线谱在消失阶段的条件为：使得f∈F 且同时K F＜T2，其中K F是F的消失时长，T2是线谱消亡条件；
[0023]在消亡阶段M5，将F从S中删除，其信息由同目标的其它线谱继承；线谱在消亡阶段的条件为：使得f∈F且同时K F≥T2。
[0024]进一步优选地，在成长阶段中，F的信息更新方法包括：
[0025]若m i-1＝M2或者M3，其中m i-1是F在第i-1个时段中所处的阶段，此时，将e i和a i加入F；
[0026]若m i-1＝M4，利用e h-1，e h和e i，通过二次多项式插值，求解e h+1，e h+2，…， e i-1其中m h ＝M2或者M3，且m h+1＝M4；
[0027]将e h+1，e h+2，…，e i；a h+1，a h+2，…，a i加入F。
[0028]进一步优选地，通过评估集合S中各线谱的相似度，将相似的线谱聚类为同一个目标，同目标的其他线谱继承被删除的F，设目标T包含线谱F1，…，F n和F d，其中F d处于消亡阶段，则F d的信息由F1，…，F n继承。
[0029]重叠时段的继承为：
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