基于改进卡尔曼滤波技术的多波束避碰声纳应用研究

Applied Research on Multi - beam Collision Avoidance Sonar Based on Improved Kalman Filter Technique
（1 Appsoft Technology Co.Ltd， Beijing Abstract DENG Kunlun1 WU Zhisong2 100085） （2 Qingdao Digitech Co. Ltd， Qingdao GUO Na1 YANG Jing1 YU Huabing1 266200）
algorithm is mainly used for automatic target detection. However，due to the fluctuation of the background and the accuracy limita⁃ tion of the underwater sound field modeling， the background estimation is not accurate and the stable tracking of the underwater tar⁃ get is difficult to achieve. Aiming at this problem， we used simulated annealing algorithm combined with Kalman filter technology to tion and the lake test. Key Words Class Number collision avoidance sonar， kalman filter， simulated annealing algorithm TP24 improve automatic target detection ability of the system. The effectiveness of the improved method is verified by the algorithm simula⁃
总第 282 期
本文采用模拟退火算法结合卡尔曼滤波技术， 能在， 并在一定程度上减少虚警的产生， 降低对 预设阈值的依赖， 实现目标稳定跟踪。
T P K K - 1 = Φ K K - 1 P K K - 1Φ T K K - 1 + Γ K K - 1Q K K - 1 Γ K K - 1
预知性， 需实时对航路上的障碍物进行跟踪识别， 在遇到障碍物时采取规避策略， 因此要求无人航行 器装备避碰声纳以便尽早发现并躲避障碍物
［1~2］
。
传统的自动目标检测主要采取恒虚警算法， 在声纳 探测中， 由于背景的不断起伏变化， 以及水下声场 建模精度的限制， 恒虚警算存在背景估计不准确的 问题， 故难实现对水中目标持续稳定跟踪。卡尔曼 滤波采用信号与噪声的状态空间模型， 它利用前一
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引言
水中无人航行器行进过程中， 由于环境的不可
时刻的估计值和现在时刻的观测值来更新对状态 变量的估计， 求出现时刻的估计值， 有效地解决了 在测量过程中出现的噪声影响， 大大提高了测量的 精确度［3~4］。但卡尔曼滤波算法的初始值选取比较 困难， 因此又出现了一些改进的卡尔曼滤波［5~6］， 然 而大部分都是在过程中进行优化。 1953 年 N.Me⁃ tropolis 等最早提出了模拟退火算法， 该方法是基于 蒙特卡洛迭代求解策略的一种随机寻优的算法， 是 一种通用的优化算法［7~8］， 理论上算法具有概率的 全局优化性能。模拟退火算法得到的最优解可以 作为卡尔曼滤波的初始解。
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收稿日期： 2017 年 6 月 7 日， 修回日期： 2017 年 7 月 25 日 基金项目： 首都科技条件平台科学仪器开发培育项目 （编号： Z161100003016009） 资助。 作者简介： 邓坤伦， 男， 硕士， 工程师， 研究方向： 水声工程。
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邓坤伦等： 基于改进卡尔曼滤波技术的多波束避碰声纳应用研究
tion device，thus providing accurate guidance for unmanned navigation device to discover and avoid obstacles. Traditionally，CFAR
The collision avoidance sonar can provide distance and orientation information of the obstacle for unmanned naviga⁃
100085） （2. 青岛国数信息科技有限公司
避碰声纳可以为无人航行器提供障碍物的距离和方位信息， 从而为无人航行器发现并避开障碍物提供准确的
指导。传统的目标自动检测主要采取恒虚警算法， 但由于背景的不断起伏变化， 以及水下声场建模精度的限制， 导致背景估 计不准确， 难以实现对水中目标的稳定跟踪。针对该问题， 论文采用模拟退火算法结合卡尔曼滤波技术提高了系统目标探 测能力。通过算法仿真及湖试试验， 验证了该改进方法的有效性。 关键词 避碰声纳； 卡尔曼滤波； 模拟退火算法 TP24 中图分类号 DOI： 10. 3969/j. issn. 1672-9730. 2017. 12. 031
估计误差方差阵：
（7） （8）
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2.1
原理
声纳基本工作原理
声纳系统按照探测方式可以分为被动声纳和
初值 X 0 和 P 0 ， 根据 k 时刻的观测值 Z K ， 就可以递 推计算得 k 时刻的状态估计 X̂ （K=1， 2， …， N） 。
总第 282 期
2017 年第 12 期
舰 船 电 子 工 程 Ship Electronic Engineering 舰 船 电 子 工 程
Vol. 37 No. 12 127
基于改进卡尔曼滤波技术的多波束避碰声纳应用研究
邓坤伦 1 武治宋 2 郭
北京
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娜1
杨
晶1
余华兵 1
青岛 266200）
（1. 北京神州普惠科技股份有限公司 摘 要