公开(公告)号：CN110208808B

公开(公告)日：2022-07-15

申请号：CN201910451625.2

申请日：2019-05-28

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 生雪莉 ,  陈洋 ,  郝豪言 ,  周媛媛 ,  韩笑 ,  郭龙祥 ,  殷敬伟

IPC: G01S15/88 ,  G01S7/527 ,  G01S7/536

Abstract: 本发明提供的是一种被动声纳非合作目标线谱信息融合方法。1、建立一个随机有限集，将一个随机量测有限集；2、在t时刻，为当前时刻的量测有限集中每个元素频率赋予权重值；3、利用t‑1时刻线谱频率的状态估计预测出t时刻该线谱频率的频率状态，得到线谱频率预测有限集；4、在t时刻，将线谱频率的量测有限集和预测有限集进行数据关联，得到关联矩阵；5、针对不同的关联关系进行加权融合，得到当前时刻t的融合估计结果；6、对不同情况的线谱频率状态的权重值进行更新；7、进行线谱频率的剪枝和提取；8、迭代循环步骤1至步骤7，得到目标线谱频率估计。本发明提供了一种算法结构简单、计算量小的被动声纳非合作目标线谱信息融合方法。

公开(公告)号：CN110208808A

公开(公告)日：2019-09-06

申请号：CN201910451625.2

申请日：2019-05-28

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 生雪莉 ,  陈洋 ,  郝豪言 ,  周媛媛 ,  韩笑 ,  郭龙祥 ,  殷敬伟

IPC: G01S15/00 ,  G01S15/88 ,  G01S7/527 ,  G01S7/536

Abstract: 本发明提供的是一种被动声纳非合作目标线谱信息融合方法。1、建立一个随机有限集，将一个随机量测有限集；2、在t时刻，为当前时刻的量测有限集中每个元素频率赋予权重值；3、利用t-1时刻线谱频率的状态估计预测出t时刻该线谱频率的频率状态，得到线谱频率预测有限集；4、在t时刻，将线谱频率的量测有限集和预测有限集进行数据关联，得到关联矩阵；5、针对不同的关联关系进行加权融合，得到当前时刻t的融合估计结果；6、对不同情况的线谱频率状态的权重值进行更新；7、进行线谱频率的剪枝和提取；8、迭代循环步骤1至步骤7，得到目标线谱频率估计。本发明提供了一种算法结构简单、计算量小的被动声纳非合作目标线谱信息融合方法。