一种水下目标位置散布范围快速预报方法、装置及存储介质

技术领域

本发明涉及探隐融合领域，尤其涉及一种水下目标位置散布范围快速预报方法、装置及存储介质。

背景技术

水下目标位置的获取方式主要是通过声纳探测，常用的方式分为主动声纳和被动声纳。主动声纳可以获取水下目标的距离信息和方位信息，被动声纳可以获取水下目标的方位信息。虽然被动声纳提供的目标信息相较于主动声纳少，但由于其具有更好的隐蔽性，在水下也被广泛使用。

由于海洋环境的复杂性和水下目标的隐蔽性，声纳在跟踪水下目标时，由于水下目标的探测距离通常会大于水面船声纳的探测距离，使得水下目标会利用大角度机动来降低自身的目标特性，使得水面船声纳失去对水下目标的探测跟踪，而失去对水下目标的探测跟踪将对水面船航行海域安全和作战任务的执行带来严重的威胁。

如何快速地恢复水面船对水下目标的搜索跟踪和战术控制是一个复杂的过程，当水面船失去对水下目标的接触时，如何避免通过大范围的长时间对水下目标的搜索是再次获取水面船对水下目标探测跟踪的关键。目标运动参数的不确定性决定了目标可能存在区域的不确定性，也直接影响了恢复战术控制的效果。利用统计学方法对目标位置的不确定性进行描述的时候，需要获得目标的初始位置和运动参数。但传统方法往往存在定制区域过大的问题，给后续的搜索带来更大的负担，因此需要改进。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种水下目标位置散布范围快速预报方法、装置及存储介质。

具体地，本发明是通过如下技术方案实现的：

根据本发明的第一方面，提供一种水下目标位置散布范围快速预报方法，所述方法包括步骤：

获取观测信息；

判断是否为主动声纳；

若是，使用第一滤波作用于所述观测信息；

若否，使用第二滤波作用于所述观测信息；

设置机动目标跟踪器；

计算位置散步区域。

可选地，所述使用第一滤波作用于所述观测信息包括步骤：

使用非线性卡尔曼滤波作用于所述观测信息。

可选地，所述使用非线性卡尔曼滤波作用于所述观测信息包括步骤：

选择第一运动模型和第一测量模型；

使用所述第一运动模型和所述第一测量模型作用于所述观测信息。

可选地，所述选择第一运动模型和第一测量模型包括步骤：

获取水下目标的第一运动特性；

设置所述水下目标的第一运动参数；

构建所述水下目标的第一运动状态模型。

可选地，所述使用第二滤波作用于所述观测信息包括步骤：

使用两方位信息迭代非线性卡尔曼滤波；

使用迭代后的非线性卡尔曼滤波作用于所述观测信息。

可选地，所述使用迭代后的非线性卡尔曼滤波作用于所述观测信息包括步骤：

选择第二运动模型和第二测量模型；

使用所述第二运动模型和所述第二测量模型作用于所述观测信息。

可选地，所述使用所述第二运动模型和所述第二测量模型作用于所述观测信息包括步骤：

获取水下目标的第二运动特性；

设置所述水下目标的第二运动参数；

构建所述水下目标的第二运动状态模型。

根据本发明的第二方面，提供一种水下目标位置散布范围快速预报装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取观测信息；

判断模块，用于判断是否为主动声纳；

执行模块，用于根据所述判断模块的判断结果执行预设操作；

设置模块，用于设置机动目标跟踪器；

计算模块，用于计算位置散步区域；

其中，当判断结果为是时，所述执行模块使用第一滤波作用于所述观测信息；当判断结果为否时，所述执行模块使用第二滤波作用于所述观测信息。

根据本发明的第三方面，提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现前述任一项所述方法的步骤。

根据本发明的第四方面，提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现前述中任一项所述方法的步骤。

本发明提供的技术方案至少带来以下有益效果：

本申请提供的一种水下目标位置散布范围快速预报方法、装置及存储介质通过仿真实验，对水下目标的运动状态进行实时跟踪，并在水面船声纳探测信息丢失后的水下目标位置散布范围进行快速预测，为水面船声纳再次搜索和获取对水下目标的战术控制提供更精准的区域信息。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种水下目标位置散布范围快速预报方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的一种水下目标位置散布范围快速预报装置的结构示意图；

图3为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图；

图4为本发明实施例提供的一种存储介质的结构示意图；

图5为本发明实施例提供的一种水下目标位置散布范围快速预报方法的主动跟踪效果示意图；

图6为本发明实施例提供的一种水下目标位置散布范围快速预报方法的主动声呐跟踪距离均方根差示意图；

图7为本发明实施例提供的一种水下目标位置散布范围快速预报方法的主动声呐跟踪角度均方根差示意图；

图8为本发明实施例提供的一种水下目标位置散布范围快速预报方法的被动跟踪效果示意图；

图9为本发明实施例提供的一种水下目标位置散布范围快速预报方法的被动声呐跟踪角度均方根差示意图；

图10为本发明实施例提供的一种水下目标位置散布范围快速预报方法的散布区域示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1示意性示出了适用于本发明实施例的一种水下目标位置散布范围快速预报方法的流程示意图。

参见图1，本发明实施例提供了一种水下目标位置散布范围快速预报方法，该方法可以应用于电子设备，例如PC、服务器、终端等，该方法可以包括如下步骤：

S1：获取观测信息；

在本申请实施例中，观测信息可以通过传感器检测得到。

S2：判断是否为主动声纳；

在本申请实施例中，判断声纳为主动声纳还是被动声纳。

S3：若是，使用第一滤波作用于所述观测信息；

示例性地，所述使用第一滤波作用于所述观测信息包括步骤：

使用非线性卡尔曼滤波作用于所述观测信息。

在本申请实施例中，当声纳为主动声纳时，根据声呐类型及声纳探测信息形式选择非线性卡尔曼滤波模型作用于观测信息。

示例性地，所述使用非线性卡尔曼滤波作用于所述观测信息包括步骤：

选择第一运动模型和第一测量模型；

使用所述第一运动模型和所述第一测量模型作用于所述观测信息。

在本申请实施例中，根据水下目标的运动特性，设定方位、距离、速度等参数，建立水下目标的运动状态模型。

示例性地，所述选择第一运动模型和第一测量模型包括步骤：

获取水下目标的第一运动特性；

设置所述水下目标的第一运动参数；

构建所述水下目标的第一运动状态模型。

在本申请实施例中，选择坐标系为二维的极坐标系，即观测信息为距离和方位。

S4：若否，使用第二滤波作用于所述观测信息；

示例性地，所述使用第二滤波作用于所述观测信息包括步骤：

使用两方位信息迭代非线性卡尔曼滤波；

使用迭代后的非线性卡尔曼滤波作用于所述观测信息。

在本申请实施例中，当声纳为被动声纳时，使用两方位信息迭代非线性卡尔曼滤波，根据声呐类型及观测位置信息形式选择迭代后的非线性卡尔曼滤波模型作用于观测信息。

示例性地，所述使用迭代后的非线性卡尔曼滤波作用于所述观测信息包括步骤：

选择第二运动模型和第二测量模型；

使用所述第二运动模型和所述第二测量模型作用于所述观测信息。

在本申请实施例中，根据水下目标运动特性，设定方位、距离、速度等参数，建立水下目标的运动状态模型。

示例性地，所述使用所述第二运动模型和所述第二测量模型作用于所述观测信息包括步骤：

获取水下目标的第二运动特性；

设置所述水下目标的第二运动参数；

构建所述水下目标的第二运动状态模型。

在本申请实施例中，选择坐标系为二维的极坐标系，及观测信息为方位数据。

S5：设置机动目标跟踪器；

在本申请实施例中，根据滤波模型计算得到的最后时刻位置信息，带入机动目标跟踪器。设置预测速度，预测时间及弛豫时间对散布区域进行预测。最后时刻位置信息、预测速度、预测时间及弛豫时间参数的选取，具体原则及方法如下：

(1)最后时刻位置信息：根据滤波模型的参数设计基本原理，利用已知的观测信息对最后一时刻的位置信息进行计算。

(2)预测速度：根据水下目标的运动状态，选择长期平均速度作为预测速度。

(3)预测时间：根据机动对抗过程的实际需求设置预测时间。

(4)弛豫时间：根据水下目标的运动状态，选择经验值作为弛豫时间。

S6：计算位置散步区域。

在本申请实施例中，位置散布区域计算步骤为：

(1)散布区域中心预测：由滤波模型可以计算得到目标在消失前最后一时刻的位置信息。该状态向量为一个4*1的矩阵：

X

式中：X

为了将估计的状态向量从时间t向前投影到时间t+Δt,目标下一时刻的位置信息和协方差矩阵信息分别为：

X

P

式中：X

状态转移矩阵F和噪声协方差矩阵Q的表达形式分别为：

其中：c＝0.5*(s+Δs)

(2)散布区域长短轴及偏转角度预测：在计算散布区域时，利用滤波模型计算得到的协方差矩阵中左上2x2角(4个数字)进行散布区域计算。协方差矩阵如下：

散布区域中，长轴，短轴和椭圆偏差角度的表达形式分别为：

散布区域面积为：

实施例：

附图5中，*表示目标真实路径，o表示目标观测路径，+表示非线性卡尔曼然滤波计算路径。附图6中，上方为1000次蒙特卡洛统计观测中不同时刻的距离误差，上方为1000次蒙特卡洛统计滤波后不同时刻的距离误差。附图7中，上方为1000次蒙特卡洛统计观测中不同时刻的角度误差，上方为1000次蒙特卡洛统计滤波后不同时刻的角度误差。附图8中，*表示目标真实路径，+表示非线性卡尔曼然滤波计算路径。附图9中，上方为1000次蒙特卡洛统计观测中不同时刻的距离误差，上方为1000次蒙特卡洛统计滤波后不同时刻的距离误差。附图10中，+表示目标真实路径，*表示目标观测路径，o表示非线性卡尔曼然滤波计算路径。上方的椭圆为机动目标跟踪器计算的未来时刻水下目标可能散布的区域(AOU)。下方的圆为利用最后一次观测点预测的水下目标可能散布的区域(FOC)，阴影部分为两者的重合区域。

如图2，提供一种水下目标位置散布范围快速预报装置，所述装置包括：

获取模块10，用于获取观测信息；

判断模块20，用于判断是否为主动声纳；

执行模块30，用于根据所述判断模块的判断结果执行预设操作；

设置模块40，用于设置机动目标跟踪器；

计算模块50，用于计算位置散步区域；

其中，当判断结果为是时，所述执行模块30使用第一滤波作用于所述观测信息；当判断结果为否时，所述执行模块30使用第二滤波作用于所述观测信息。

本申请提供的一种水下目标位置散布范围快速预报装置可以执行上述步骤提供的一种水下目标位置散布范围快速预报方法。

应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。

下面参考图3，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备100的结构示意图。本公开实施例中的电子设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图3示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图3所示，电子设备100可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)101，其可以根据存储在只读存储器(ROM)102中的程序或者从存储装置108加载到随机访问存储器(RAM)103中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 103中，还存储有电子设备100操作所需的各种程序和数据。处理装置101、ROM 102以及RAM 103通过总线104彼此相连。输入/输出(I/O)接口105也连接至总线104。

通常，以下装置可以连接至I/O接口105：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、图像传感器、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置106；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置107；包括例如磁带、硬盘等的存储装置108；以及通信装置109。通信装置109可以允许电子设备100与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图中示出了具有各种装置的电子设备100，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置109从网络上被下载和安装，或者从存储装置108被安装，或者从ROM 102被安装。在该计算机程序被处理装置101执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。

下面参考图4，其示出了适于用来实现本公开实施例的计算机可读存储介质的结构示意图，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时能够实现如上述中任一所述的水下目标位置散布范围快速预报方法。

本申请还提供一种计算机程序产品。包括计算机程序/计算机可执行指令，该计算机程序/计算机可执行指令被电子设备的处理器执行时实现前述任一项所述水下目标位置散布范围快速预报方法的步骤。

本申请提供的一种水下目标位置散布范围快速预报方法、装置及存储介质通过仿真实验，对水下目标的运动状态进行实时跟踪，并在水面船声纳探测信息丢失后的水下目标位置散布范围进行快速预测，为水面船声纳再次搜索和获取对水下目标的战术控制提供更精准的区域信息。

需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。