基于純方位的淺海距離特征量解算分析?

趙建昕　過武宏　笪良龍　徐國軍

（海軍潛艇學院　青島　266071）

基于純方位的淺海距離特征量解算分析?

趙建昕?過武宏笪良龍徐國軍

（海軍潛艇學院青島266071）

目標輻射噪聲的LOFAR圖中的干涉條紋包含了目標的運動參數和環境信息。當LOFAR圖中的干涉條紋模糊或缺失時，其中的目標距離信息將無法提取。對于勻速直線運動的聲源目標，僅利用方位信息，通過構造距離特征量和目標方位的關系模型，給出了一種估計淺海距離特征量的補充方法。淺海數值仿真和實驗驗證表明了該方法的可行性和有效性。

純方位，距離特征量，速度距離比

1　引言

海洋波導中存在著低頻聲場時空干涉現象，這種現象可通過艦艇輻射噪聲的干涉譜圖（LOFAR）來描述，其中包含的信息有助于對目標進行運動狀態估計和分類識別，如文獻［1—7］，其基本的做法是估計干涉條紋的斜率，進而利用波導不變量、聲源頻率和距離的關系來估計目標運動參數。不同于上述文獻的做法，利用波導不變量，文獻［8—9］提出了目標距離特征量的概念，并用于估計目標運動參數，為了獲取精度較高的距離特征量估計值，文獻［10—11］分別研究了距離特征量的提取方法。

不難看出，上述文獻的研究基礎都是假設LOFAR譜圖中有較為清晰的干涉條紋，并能提取較高精度的距離特征量估計值。但是，由于海洋環境的復雜性，實際水下目標的LOFAR譜圖中會疊加有大量的噪聲，干涉條紋往往不清晰，嚴重時甚至淹沒在噪聲中。沒有干涉條紋，這必然影響距離特征量值提取及提取的精度，從而影響目標運動參數的估計。

為此，本文針對干涉條紋不清晰或沒有干涉條紋的情形，利用目標方位信息研究目標距離特征量的提取問題，給出了一種估計方法。以下總假定目標和觀測站作勻速直線運動，觀測站不需要做機動動作，這是有利于觀測站隱蔽的。

2　距離特征量

由文獻［8—9］知，距離特征量是指在目標聲源與接收器相對運動過程中，tk時刻目標聲源與接收器之間的距離與t0時刻距離的比值，它描述的是目標瞬時距離與初距的比值，用?t表示。

3　參數估計

假定目標和觀測站均作勻速直線運動，觀測站初始位于坐標原點，只考慮在其運動平面的兩維情形，圖1給出觀測站和目標的二維幾何態勢。圖2給出兩者的相對運動態勢圖。

D0：目標初始距離（m）；Di：ti時刻目標瞬時距離（m）；Fk：tk時刻觀測站測得的目標方位，k=0，1，2，···；Cm：目標航向，以y軸方向為起點，右旋取值0～2π；Cw：觀測站航向，以y軸方向為起點，右旋取值0～2π；Vmx，Vmy：分別表示目標勻速直線運動的速度（m/s）的x軸、y軸分量；Vwx，Vwy：分別表示觀測站運動時的速度（m/s）的x軸、y軸分量；Vx，Vy：分別表示目標相對于觀測站速度的x軸、y軸分量；V：目標相對于觀測站速度；X0：為初始時刻t0的目標舷角；

圖1　觀測站和目標二維幾何態勢Fig.1The geometric situation between target and observer

圖2　觀測站和目標相對態勢Fig.2 The relative situation between target and observer

3.1速度距離比和初始時刻目標舷角的估計

當輸入目標方位Fk時，目標方位與D0，Vx，Vy的關系或測量模型為

同上分析不難得到，矩陣BTB是可逆矩陣，則上述等式中的參數cosX0，sinX0可以利用最小二乘法估計得到

結合參數V/D0的估計，可得到初始時刻目標舷角的余弦值。

3.2距離特征量的估計及誤差分析

記Di為ti時刻的目標距離，由圖2和相對運動規律，結合余弦定理知，

將3.1中的速度距離比和目標舷角余弦估計值代入（8）式可得到距離特征量的估計

4　模擬仿真與實驗驗證

下面通過數值模擬和實驗數據驗證，檢驗本文方法的有效性和可行性。

假設觀測站和目標分別沿自身航向作勻速直線運動，觀測站不做機動運動。考慮兩類態勢，一是目標接近；二是目標遠離。

以時間總長600 s為例，抽樣時間2 s，系統仿真50 s后，才開始對目標要素估計，其它的參數設定見表1。

表1　觀測站和目標數值模擬要素值Table 1Numerical simulation elements of target and observer

圖3對應的實驗序號1，給出了初距15海里目標接近態勢，兩種不同的觀測站速度，3種不同的方位誤差的模擬結果。

圖3　初距15海里，目標接近態勢，觀測站兩種不同速度，上述三參數的估計結果Fig.3 The estimates of three parameters with observer at different speeds，target closing situation and 15 nautical miles at original time

圖4對應的實驗序號2，給出了初距15海里目標遠離態勢，兩種不同的觀測站速度，3種不同的方位誤差的模擬結果。

圖4　初距15海里，目標遠離態勢，觀測站兩種不同速度，上述三參數的估計結果Fig.4The estimates of three parameters with observer at different speeds，target moving away and 15 nautical miles at original time

圖5對應的實驗序號3，給出了目標初速10節接近態勢，兩種不同的觀測站速度，3種不同的方位誤差的模擬結果。

圖5　目標初速10節，目標接近態勢，觀測站兩種不同速度，上述三參數的估計結果Fig.5 The estimates of three parameters with observer at different speeds，target closing situation and speed of 10 knots

圖6對應的實驗序號4，給出了目標初速10節遠離態勢，兩種不同的觀測站速度，3種不同的方位誤差的模擬結果。

圖6　目標初速10節，目標遠離態勢，觀測站兩種不同速度，上述三參數的估計結果Fig.6The estimates of three parameters with observer at different speeds，target moving away and speed of 10 knots

圖7對應的實驗序號5，給出了初距10海里目標接近態勢，兩種不同的觀測站速度，3種不同的方位誤差的模擬結果。

圖7　初距10海里，目標接近態勢，觀測站兩種不同速度，上述三參數的估計結果Fig.7 The estimates of three parameters with observer at different speeds，target closing situation and 10 nautical miles at original time

圖8對應的實驗序號6，給出了初距10海里目標遠離態勢，兩種不同的觀測站速度，3種不同的方位誤差的模擬結果。

圖8　初距10海里，目標遠離態勢，觀測站兩種不同速度，上述三參數的估計結果Fig.8The estimates of three parameters with observer at different speeds，target moving away and 10 nautical miles at original time

從上述選擇的實驗模擬結果不難看出：

（1）目標遠離或接近態勢，速度距離比、目標舷角和距離特征量大約都在200 s內收斂，這說明了方法的正確性。

（2）目標遠離或接近態勢，三參數估計的收斂時間隨著方位誤差的增加呈增長趨勢。

（3）參數估計的收斂時間與相對運動態勢有關，如速度20節的目標與速度10節的目標相比，前者三參數估計的收斂時間要少，方位的變化率大是重要的原因。

為了進一步驗證文中方法在實際環境中的性能，選取了兩次實驗數據，觀測站和目標的初始時刻各要素值見表2，圖9給出了各要素隨時間變化實際值。

圖10—圖11給出了實際中兩種態勢下的參數估計隨時間變化情況。由于海上實驗時，觀測站和目標的要素不能保持絕對的勻速和直航，因此，速度距離比、目標舷角和距離特征量三參數的估計收斂的時間都要比數值模擬得到三參數的估計收斂的時間長，但從這兩個實際數據看，在300 s內，距離特征量均收斂。

表2　觀測站和目標初始時刻的各要素實際值Table 2 Real elements of target and observer at original time

圖9　觀測站和目標的各要素實際值Fig.9 Real elements of target and observer

圖10　表2序號1的計算結果Fig.10 Calculation results of No.1 in Table 2

圖11　表2序號2的計算結果Fig.11 Calculation results of No.2 in Table 2

5　結論

針對目標輻射噪聲的LOFAR圖中的干涉條紋模糊或缺失時，目標距離信息無法提取問題，討論了勻速直線運動的聲源目標和觀測站條件下，僅利用方位信息估計距離特征量的方法。數值仿真和實驗驗證表明了該方法具有良好的穩定性，此外，該方法克服了觀測站機動的限制，有利于觀測站的隱蔽，這為目標定位的研究提供了一種新思路。

在實際數據的驗證中，我們發現不同時間段的方位觀測值的噪聲特性是不同的，如何將這種不同噪聲特性體現在解算的模型中，這也是需要進一步研究的問題。

致謝感謝預研基金項目（9140A03060213JB15039）的支持，感謝海軍潛艇學院環境所提供的實際數據。

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Analysis of distance characteristic variable solved based on bearings-only in shallow sea

ZHAO JianxinGUO WuhongDA LianglongXU Guojun
（Navy Submarine Academy，Qingdao 266071，China）

Range-frequency striations，which appearing in plots of low-frequency analysis and record（LOFAR）spectrum of target radiated noise，include the information of target motion parameters and environment variables.When missing the striations of LOFAR spectrum，the information of target distance will not be obtained.For a sound source target in shallow sea with constant velocity along a straight line，using the information of bearings-only，a supplementary method of estimating distance characteristic variable is given by constructing the relationship between distance characteristic variable and target bearings.Numerical results and experimental verification in shallow sea show that the method is feasible and effective.

Bearings-only，Distance characteristic variable，Velocity distance ratio

O428，TP391

A

1000-310X（2015）04-0320-13

10.11684/j.issn.1000-310X.2015.04.006

2014-07-14收稿；2015-03-24定稿

?預研基金（9140A03060213JB15039）

趙建昕（1969-），男，山東青島人，副教授，博士，研究方向：數據同化，目標跟蹤。?

E-mail：qy_zjx@bit.edu.cn