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题名基于BELLHOP模型的水下多目标跟踪算法研究
被引量：2
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作者
高阗琦
陈虹宇
张峻铭
李可非
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机构
中国科学院声学研究所北海研究站
中国船舶工业系统工程研究院
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出处
《声学技术》
CSCD
北大核心
2023年第2期248-255,共8页
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基金
国防科技重点实验室基金项目(SSDKKFJJ-2019-02-01)。
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文摘
针对高频主动声呐的深海多目标跟踪问题,提出了基于BELLHOP模型的无迹卡尔曼滤波-高斯混合概率假设密度(Unscentesd Kalman Filter-Gaussian Mixture-Probability Hypothesis Density,UKF-GM-PHD)水下多目标跟踪算法。该算法首先利用BELLHOP射线声学模型,计算出本征声线、目标信号的幅度、相位及时延信息,以此构造目标回波信号并叠加高斯白噪声。然后,由回波信号计算得到目标相对于观测站的距离、方位角和俯仰角信息,作为目标跟踪系统中的量测信息。最后利用提出的UKF-GM-PHD多目标跟踪算法,实现高频主动声呐非线性系统的多目标跟踪。仿真结果表明,在深海高频主动声呐条件下,文章提出的UKF-GM-PHD多目标跟踪算法较传统高斯混合概率假设密度(Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density,GM-PHD)方法,明显降低了目标丢失率,并且最优子模式指派统计量(Optimal Sub-Patter Assignment,OSPA)距离也更小,跟踪效果更好。
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关键词
BELLHOP模型
目标回波信号
高斯混合概率假设密度
无迹卡尔曼滤波
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Keywords
the BELLHOP model
acoustic echo signal
Gaussian mixture probability hypothesis density
unscented Kalman filter
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分类号
TB566
[交通运输工程—水声工程]
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