【技术实现步骤摘要】
：本专利技术属于声学信号处理目标被动跟踪，具体涉及一种基于连续谱频带能量特征的被动声呐跟踪方法。
技术介绍
0、
技术介绍
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1、目前被动声呐跟踪算法中解决目标关联问题的方法可大体分为基于目标运动特征的关联算法和基于目标信号特征的关联算法两大类。基于目标运动特征的关联算法仅利用到目标的方位信息，当目标航迹长时间交叉，该类方法的关联性能将会下降。基于目标信号特征的辅助关联方法由于利用到了更多与目标的强关联的特征标识信息，可以提高目标跟踪分辨精度，但当目标靠近或交叉时，目标间的特征信息会相互叠加干扰，因此该方法在目标航迹长时间重合的场景下跟踪能力变差。对于频谱特征的选取，现有的算法大多使用线谱作为特征量，然而在实际情况中通常会遇到目标不表现出线谱特征或线谱微弱难以提取的情况，以致出现目标航迹交叉难以关联的问题。
2、如何解决目标航迹交叉难以关联的问题，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
技术实现思路
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技术实现思路
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1、本专利技术所要解决的技术问题是，提供一种基于连续谱频带能量特征的被动声呐跟踪方法，该方法通过对各波束功率谱进行空间-频率二维搜索，提取出能够更加准确反映特征差异性的目标频带能量特征谱；并且构建目标特征谱更新匹配机制，有效地增强了目标特征匹配关联的稳健性以及解决航迹交叉跟踪问题的能力。
2、本专利技术的技术解决方案是，提供一种基于连续谱频带能量特征的被动声呐跟踪方法,包括以下步骤，
3、步骤1，设定基本参数，
4、步骤2，对宽带波束形成得到的各个波束对应的频谱进行特征提取处理，得到特征向量；
5、步骤3，对当前搜索窗内的特征向量与目标特征谱进行相似度匹配计算，选取匹配度最高的作为跟踪方位；
6、步骤4，计算交叉判别指标，进行目标轨迹状态判断；
7、步骤5，根据步骤4得到的目标轨迹状态，进行目标特征谱更新，输出当前时刻更新的目标跟踪结果，重复步骤2到步骤5。
8、其中，步骤2中对宽带波束形成得到的各个波束对应的频谱进行特征提取处理的具体过程如下：
9、步骤21：设宽带波束形成后得到的各波束频谱为：
10、p＝[p1(f),p2(f),…,pm(f)] (1)
11、其中m表示波束的个数，设选定划分的段数为n，将每个波束对应的频谱进行等频带划分，得到
12、l＝[l1(n),l2(n),…,lm(n)] (2)
13、其中n＝1,2,…,n，为频带序号，设目标跟踪搜索窗长为k，针对每一波束的频谱进行ota算法处理，得到近似背景谱：
14、
15、使用原始谱l减去lb，并将小于0的值置为0，得到去背景谱：
16、
17、对得到的lc子频段进行峰值提取
18、
19、得到特征谱
20、
21、作为优选，步骤3中的相似度匹配计算具体步骤如下：
22、步骤31：若当前时刻为首次跟踪时刻，将目标特征谱初始化为输入目标方位的特征谱将目标特征谱中值为0的频段记为f0，将待比较谱中的对应频段置为0，得到投影谱
23、步骤32：对步骤31得到的计算和的广义jaccard系数v；
24、
25、步骤33：计算目标特征谱和待比较谱的能量相似比并将其作为加权系数与v相乘，得到加权相似度vw；
26、
27、
28、
29、步骤34：按照步骤31至步骤33的方法，计算t时刻目标特征谱与搜索窗内各波束的加权相似度，并从中选取相似度最高的值对应的波束作为跟踪波束，记其对应的特征谱为
30、作为优选，步骤4中目标状态指标计算步骤如下：。
31、步骤41：若上一时刻目标尚未处于交叉状态，定义为t时刻目标特征谱与t-1时刻目标特征谱的相似度，二者的相似度使用广义jaccard系数表示，定义为目标t-1时刻目标特征谱与t-2时刻目标特征谱的相似度，二者的相似度使用广义jaccard系数表示，
32、
33、
34、记为t-1时刻跟踪波束与其右侧波束特征谱的叠加，为t-1时刻跟踪波束与其左侧波束特征谱的叠加，
35、
36、
37、使用广义jaccard系数计算分别与和的相似度，记为和以及使用广义jaccard系数计算分别与和的相似度，记为和当目标进入交叉后，其前后时刻的特征谱相似度会突然降低，可以据此来联合判断跟踪目标进入交叉；综上，判断目标进入交叉的条件为：
38、
39、其中sgn为符号函数，
40、
41、其中t1为设定的0-1之间的门限值，在判定为交叉之后，对交叉前所有目标特征谱进行平均并保存，得到保存保存目标特征谱特征谱
42、步骤42：若上一时刻目标处于交叉状态，设交叉重新关联搜索窗长为k2，使用广义jaccard系数计算t时刻目标窗内的各波束特征谱与保存目标特征谱的相似度，得到向量
43、
44、
45、其中b为当搜索目标方位在其左右k2个波束范围内的波束号取值，其取值不包含跟踪目标本身，为交叉保存目标特征谱，最大值定义为结束交叉的指标，记为rc
46、
47、结束交叉状态的判断条件为：
48、rc＞t2 (20)
49、其中t2为重新关联门限值。
50、作为优选，步骤5中目标特征谱选取与更新策略如下：
51、初始时刻的目标特征谱与初始录入目标方位所对应的特征谱保持一致。当目标状态由非交叉状态转变为非交叉状态时，此时为进入交叉之前的正常跟踪状态，将目标特征谱更新为本时刻跟踪目标方位的特征谱
52、
53、当目标进入交叉，将交叉保存目标特征谱置为到当前时刻为止所有非交叉状态目标特征谱的平均，同时将目标特征谱更新为本时刻跟踪目标方位的特征谱；
54、当目标状态由交叉状态转变为交叉状态时，此时目标为进入交叉之后的正常跟踪状态，将目标特征谱更新为本时刻跟踪目标方位的特征谱；
55、当目标状态由交叉状态转变为未交叉状态时，此时目标为交叉解除状态，此时将目标特征谱更新为保存目标特征谱。
56、作为优选，步骤2中，若为首次跟踪时刻则将目标特征谱初始化为录入波束的特征谱。
57、与现有技术相比，本专利技术具有以下优点：
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【技术保护点】
1.一种基于连续谱频带能量特征的被动声呐跟踪方法,其特征在于：包括以下步骤，
2.根据权利要求1所述的基于连续谱频带能量特征的被动声呐跟踪方法，其特征在于：步骤2中对宽带波束形成得到的各个波束对应的频谱进行特征提取处理的具体过程如下：
3.根据权利要求1所述的基于连续谱频带能量特征的被动声呐跟踪方法，其特征在于：步骤3中的相似度匹配计算具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的基于连续谱频带能量特征的被动声呐跟踪方法，其特征在于：步骤4中目标状态指标计算步骤如下：
5.根据权利要求1所述的基于连续谱频带能量特征的被动声呐跟踪方法，其特征在于：步骤5中目标特征谱更新策略如下：
6.根据权利要求5所述的基于连续谱频带能量特征的被动声呐跟踪方法，其特征在于：步骤2中，若为首次跟踪时刻则将目标特征谱初始化为录入波束的特征谱。
【技术特征摘要】
1.一种基于连续谱频带能量特征的被动声呐跟踪方法,其特征在于：包括以下步骤，
2.根据权利要求1所述的基于连续谱频带能量特征的被动声呐跟踪方法，其特征在于：步骤2中对宽带波束形成得到的各个波束对应的频谱进行特征提取处理的具体过程如下：
3.根据权利要求1所述的基于连续谱频带能量特征的被动声呐跟踪方法，其特征在于：步骤3中的相似度匹配计算具体步骤如下：
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【专利技术属性】
技术研发人员：王卓然，王鲁军，谢亮，王佳囡，
申请(专利权)人：中国船舶集团有限公司第七一五研究所，
类型：发明
国别省市：
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