基于概率数据互联的水下目标检测前跟踪方法OA
Track-before-detect method for underwater targets based on probabilistic data association
针对杂波环境下检测前跟踪方法对水下弱目标跟踪和检测性能下降的问题,本文提出了一种基于数据互联的检测前跟踪方法.采用概率数据互联算法进行数据互联,使用粒子滤波方法计算目标存在概率并估计目标状态.仿真和湖上实测数据处理结果表明:本文方法在信噪比为6 dB时正确检测目标概率提升至92%以上,与传统检测前跟踪方法相比,跟踪位置均方根误差减少62%以上,跟踪收敛速度提高3帧以上,正确检测目标概率提高10%以上,本文方法能显著提高跟踪精度和检测概率.
To address the performance degradation of track-before-detect methods for underwater weak target tracking and detection in clutter environments,a track-before-detect method based on data association is proposed.The proba-bilistic data association algorithm is employed for data association,while a particle filter is utilized to compute the tar-get existence probability and estimate the target state.Simulation and lake trial data processing results demonstrate that the proposed method achieves a correct target detection probability of over 92%at an SNR of 6 dB.Compared with traditional track-before-detect methods,the root mean square error of the tracking position is reduced by more than 62%,the tracking convergence speed is improved by over 3 frames,and the correct detection probability is in-creased by more than 10%.The proposed method significantly enhances tracking accuracy and detection probability.
任聪;李亚林;聂东虎;欧阳哲;温佳伟
哈尔滨工程大学 水声技术全国重点实验室,黑龙江 哈尔滨 150001||海洋信息获取与安全工业和信息化部重点实验室(哈尔滨工程大学),黑龙江 哈尔滨 150001||哈尔滨工程大学 水声工程学院,黑龙江 哈尔滨 150001北京机电工程总体设计部,北京 100854哈尔滨工程大学 水声技术全国重点实验室,黑龙江 哈尔滨 150001||海洋信息获取与安全工业和信息化部重点实验室(哈尔滨工程大学),黑龙江 哈尔滨 150001||哈尔滨工程大学 水声工程学院,黑龙江 哈尔滨 150001||哈尔滨工程大学 三亚南海创新发展基地,海南 三亚 572024杭州应用声学研究所,浙江 杭州 310012哈尔滨工程大学 水声技术全国重点实验室,黑龙江 哈尔滨 150001||海洋信息获取与安全工业和信息化部重点实验室(哈尔滨工程大学),黑龙江 哈尔滨 150001||哈尔滨工程大学 水声工程学院,黑龙江 哈尔滨 150001||哈尔滨工程大学 三亚南海创新发展基地,海南 三亚 572024
数理科学
杂波检测前跟踪粒子滤波概率数据互联联合概率数据互联目标跟踪检测概率状态估计
cluttertrack-before-detectparticle filterprobabilistic data associationjoint probabilistic data asso-ciationtarget trackingdetection probabilitystate estimation
《哈尔滨工程大学学报》 2026 (4)
819-828,10
国家自然科学基金(11974090,11774074)深圳市科技计划项目(JSGG20220831103800001).
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