量测噪声不确定情况下的水下多目标稳健方位跟踪

提出了使用Sage-Husa算法估计量测噪声的集势化概率假设密度(CPHD)滤波方位跟踪方法,实现了量测噪声不确定情况下多水下声学目标的稳健方位跟踪。首先,将水下目标方位的变化建模为Singer模型,利用传统目标方位估计方法的结果作为量测值,将方位估计误差看作量测噪声,建立了方位量测模型。然后,给出了CPHD滤波水下多目标方位跟踪算法,该算法利用上一时刻的方位跟踪结果和目标方位变化模型预测目标方位,并利用量测值和量测模型对预测值进行更新得到方位跟踪结果。最后,考虑到量测噪声方差为决定跟踪性能的重要参数,利用改进的Sage-Husa算法在跟踪过程中实时自适应地估计不确定量测噪声的方差,从而实现了多目标的稳健方位跟踪。经海试数据验证,所提出算法将目标方位测量的平均最优子模式分配(OSPA)误差从10°以上降低至2°,显著提高了方位测量精度。所提水下多目标稳健方位跟踪方法能够有效提高量测噪声不确定情况下的方位跟踪性能。