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水下多传感器系统在国家海洋技术发展规划中,尤其是在国防军事领域中发挥着重要的作用。水下多源数据融合技术更是实现目标检测的重要保障。因此,世界各国都花费了大量的人力、物力,对该技术进行理论和应用方面的研究。本文主要研究了水下多源数据融合关键技术,为水下多传感器目标检测提供了理论支持和工程实践基础。本文结合国内外水下多源数据融合系统的发展,分析了发展水下多传感器系统的必要性。首先研究了多传感器之间的时间配准技术,由于不同传感器的探测周期不同以及噪声因素的干扰,导致到达融合中心的不同传感器的量测数据的不一致。为了提升融合精度,提出了一种新的时间配准方法;其次,探讨了单站纯方位探测系统的可观测性,并介绍了几种常用的目标运动模型以及目标跟踪方法;然后对不同探测空间、不同探测维数的传感器间的航迹关联算法进行了研究,实现了目标的去重以及水下目标的初步识别;最后,对多站纯方位探测系统的目标定位进行了研究,并提出了一种纯方位目标之间的航迹关联算法。此外,对多传感器间的航迹关联结果,进行了权值分配,并对加权之后的量测结果,进行目标跟踪,有效的提升了目标跟踪精度。 本研究主要内容包括:⑴针对异步传感器时间配准精度低的问题,在卡尔曼滤波的基础上,提出了一种新的时间配准方法,并通过仿真,与内插外推方法进行了对比,分析了两种算法的适用性。⑵研究了静止单站纯方位系统的可观测性,详细分析并研究了几种常见的目标运动模型和两种目标跟踪方法:扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)。通过仿真,对比了两种方法的跟踪效果以及跟踪精度。结果表明,UKF方法在性能上具有一定的优势,更适合于水下纯方位目标的跟踪。⑶针对异类传感器在多目标情况下航迹关联的需求,提出了一种基于统计双门限的异类传感器航迹关联技术,该方法首先对点迹的关联门限进行了近似计算,然后对航迹关联质量进行了管理。仿真结果表明,该算法有效地提升了在目标轨迹交叉、分岔情况下的关联正确率。同时,实际实验结果也证明了该方法的有效性,并可以实现水下目标的初步检测。⑷通过深入分析多站纯方位探测系统对目标的定位问题,在Hough变换的基础上,提出了一种纯方位目标的航迹关联算法。仿真和实验结果表明,该方法在目标作直线运动的情况下,可以实现目标之间的关联,为多站纯方位探测系统的定位提供了理论依据。⑸介绍了具有不同探测误差的传感器在探测时的加权分配准则,并且在UKF的基础上,分析了有源、无源探测传感器对目标的协同跟踪技术。仿真结果表明,经过加权之后的跟踪结果,其精度要明显高于单个传感器的跟踪精度。