CN103901432B - 一种多观测节点下非合作目标的轨迹跟踪方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种多观测节点下非合作目标的轨迹跟踪方法，包括：海洋中多个信号发射点和多个观测接收点实现非合作目标的定位，产生目标定位亮点；剔除每对信号发射点与观测接收点间基线附近的目标定位亮点；对目标定位亮点进行时间对准，得到每个脉冲周期内的目标定位亮点；采用聚类分析，对每个脉冲周期得到的亮点进行聚类处理，利用卡尔曼滤波将距离类中心较远的亮点剔除；对每个脉冲周期得到的亮点进行处理，将剩下的亮点求均值，对这些均值进行分段拟合，得到目标轨迹；对目标轨迹重新进行分段预测，利用卡尔曼滤波将距离预测轨迹较远的亮点剔除，实现迭代滤波；对剩下的亮点求均值，再利用最小二乘法进行分段拟合，得到最终的目标轨迹。

Description

一种多观测节点下非合作目标的轨迹跟踪方法及系统

技术领域

本发明涉及水声信号探测领域，特别涉及一种多观测节点下非合作目标的轨迹跟踪方法及系统。

背景技术

海洋中的目标有时为非合作目标，它自身安静运行，不主动发射信号，出其不意地出现在待观测区域内，自噪声非常低，因此采用主被动结合的多节点探测方式可有效提高目标的检测估计性能。

海洋中的多节点探测网络具有优于单节点的优点，它有更广的检测覆盖范围、更灵活的几何布局、更利于实现目标定位和跟踪。但是，多节点探测网络的优势只能在各节点协同工作、并利用控制中心进行智能控制和管理的条件下才能充分展现。

多节点探测网络中各节点能采集到不同的信息数据，利用这些数据有可能实现目标定位和跟踪，对应可得到目标的不同定位亮点文件。根据信号发射点与观测接收点的不同布局特点以及所采用的不同定位方法，这些亮点文件中的数据误差也各有特征。如果简单地对不同时刻的亮点数据取均值，那么得到的目标轨迹误差非常大。尤其当目标穿过信号发射点与观测接收点基线附近时，目标定位误差极大，其结果基本不可信。因此，如果采用了不恰当的数据处理方法，那么增加多节点探测网络中的观测节点数量后，不仅不能提高目标定位精度，反而可能导致目标定位误差增大，最终影响目标跟踪定位效果。

目标轨迹具有连续性特征，并包含有时戳信息，通过它可确定目标运动速度和运动态势，并有可能实现目标识别，或提高对目标的辨识能力，因此轨迹跟踪方法的性能优劣将直接影响目标的判别。

发明内容

本发明的目的在于克服现有的多节点探测网络中的目标轨迹跟踪方法误差较大的缺陷，从而提供能够有效提高对非合作目标辨识能力的方法及系统。

为了实现上述目的，本发明提供了一种多观测节点下非合作目标的轨迹跟踪方法，包括：

步骤1)、海洋中多个信号发射点和多个观测接收点利用双曲交汇定位方法实现非合作目标的定位，产生目标定位亮点；其中，该步骤进一步包括：

步骤1-1)、观测接收点测量目标回波和直达波信号，得到直达波与目标反射回波之间的时间差，同时测量得到目标方位；

步骤1-2)、实现信号发射点与观测接收点时间同步，测量信号发射点与观测接收点的坐标；

步骤1-3)、信号发射点与观测接收点根据步骤1-1)得到的直达波与目标反射回波之间的时间差、目标方位以及步骤1-2)得到的信号发射点与观测接收点的坐标，采用双曲交汇定位方法实现对非合作目标的定位，得到目标定位亮点；

步骤2)、从步骤1)所得到目标定位亮点的集合中，剔除每对信号发射点与观测接收点间基线附近的目标定位亮点；

步骤3)、对步骤2)所得到的目标定位亮点进行时间对准，得到每个脉冲周期内的目标定位亮点；

步骤4)、采用聚类分析，对每个脉冲周期得到的亮点进行聚类处理，同时利用卡尔曼滤波将距离类中心较远的亮点剔除；

步骤5)、对每个脉冲周期得到的亮点进行处理，将步骤4)中剩下的亮点求均值，利用最小二乘法对这些均值进行分段拟合，得到目标轨迹；

步骤6)、对步骤5)得到的目标轨迹重新进行分段预测，利用卡尔曼滤波将距离预测轨迹较远的亮点剔除，实现迭代滤波；

步骤7)、对步骤6)中剩下的亮点求均值，然后再利用最小二乘法进行分段拟合，得到最终的目标轨迹。

上述技术方案中，所述的步骤2)包括：将信号发射点与观测接收点间的连线确定为基线，将平行于该基线的小范围区域作为不可信区域，此区域内的目标定位亮点全部剔除。

上述技术方案中，所述的步骤3)包括：采用频域或时域的信号处理方法将这些信号在时间上加以区分，得到各脉冲周期对应的目标定位亮点。

上述技术方案中，所述步骤4)包括：

步骤4-1)、从一亮点集合中任意选择一个亮点作为聚类中心；所述亮点集合包括一脉冲周期内所得到的所有亮点；

步骤4-2)、计算剩余亮点与所述聚类中心之间的距离，当剩余亮点中的某一亮点与所述聚类中心的距离大于第一门限时，将该亮点从亮点集合中剔除，当该亮点与聚类中心的距离小于门限时，将该亮点保存在一个新聚类中；其中，所述第一门限与信号发射点到观测接收点的距离、测量误差大小、要求的定位精度有关；

步骤4-3)、重新计算新聚类的聚类中心，即计算该聚类中所有亮点的均值；

步骤4-4)、不断重复步骤4-2)—步骤4-3)的操作，直到标准测度函数开始收敛为止；

在步骤5)中，采用最小二乘法对步骤4)所述滤波处理后所剩余的亮点数据进行时间上的分段轨迹拟合，最小二乘法公式为：

y(x)＝a+bx+cx²

系数a、b、c满足方程组

$\left\{\begin{array}{c}a+b\stackrel{\‾}{x}+c\stackrel{\‾}{x^2}=\stackrel{\‾}{y}\\ a\stackrel{\‾}{x}+b\stackrel{\‾}{x^2}+c\stackrel{\‾}{x^3}=\stackrel{\‾}{xy}\\ a\stackrel{\‾}{x^2}+b\stackrel{\‾}{x^3}+c\stackrel{\‾}{x^4}=\stackrel{\‾}{x^{3}y}\end{array}\right.$

式中

$\stackrel{\‾}{x^l}=\frac{1}{J}\underset{j=1}{\overset{J}{\Σ}}{x}_j^l,(l=1,2,3,4),\stackrel{\‾}{x^{l}y}=\frac{1}{J}\underset{j=1}{\overset{J}{\Σ}}{x}_j^l{y}_j,(l=1,2);\stackrel{\‾}{y}=\frac{1}{J}\underset{j=1}{\overset{J}{\Σ}}{y}_j;$

其中j为参与最小二乘拟合的第j个亮点，J为参与最小二乘拟合的总的亮点个数，x_j为参与最小二乘拟合的第j个亮点的横坐标，y_j为参与最小二乘拟合的第j个亮点的纵坐标。

上述技术方案中，所述步骤6)包括：

步骤6-1)、根据步骤5)中轨迹分段拟合后的结果采用抛物线回归法进行轨迹预测，得到预测段的轨迹值；

步骤6-2)、将步骤4)中的滤波后剩下的亮点数据与所述预测段轨迹值进行比较，当该亮点数据与预测段轨迹值的距离大于第二门限时，剔除该亮点，否则保留该亮点；其中，所述第二门限与要求的定位精度有关。

上述技术方案中，所述步骤7)包括：

步骤7-1)、对步骤6)后所剩下的亮点求均值；

步骤7-2)、采用抛物线回归方法对剩下的亮点均值进行分段拟合，每段之间有重叠，然后对各时刻的拟合值平均，得到每个时刻的轨迹值；

步骤7-3)、采用滑动窗平滑方法对步骤7-2)得到的轨迹进行平滑，由此得到最终的目标轨迹。

本发明还提供了一种多观测节点下非合作目标的轨迹跟踪系统，包括非合作目标定位模块、多余目标初次剔除模块、时间对准模块、聚类分析模块、一次分段拟合模块、分段预测模块、二次分段拟合模块；其中，

所述的非合作目标定位模块用于海洋中多个信号发射点和多个观测接收点利用双曲交汇定位方法实现非合作目标的定位，产生目标定位亮点；

所述的多余目标初次剔除模块从所述的非合作目标定位模块所得到目标定位亮点的集合中，剔除每对信号发射点与观测接收点间基线附近的目标定位亮点；

所述的时间对准模块用于对目标定位亮点进行时间对准，得到每个脉冲周期内的目标定位亮点；

所述的聚类分析模块采用聚类分析，对每个脉冲周期得到的亮点进行聚类处理，同时利用卡尔曼滤波将距离类中心较远的亮点剔除；

所述的一次分段拟合模块用于对每个脉冲周期得到的亮点进行处理，将所述聚类分析模块所输出的剩下的亮点求均值，利用最小二乘法对这些均值进行分段拟合，得到目标轨迹；

所述的分段预测模块用于对所述一次分段拟合模块得到的目标轨迹重新进行分段预测，利用卡尔曼滤波将距离预测轨迹较远的亮点剔除，实现迭代滤波；

所述二次分段拟合模块对分段预测模块所输出的剩下的亮点求均值，然后再利用最小二乘法进行分段拟合，得到最终的目标轨迹。

本发明的优点在于：

本发明的方法充分利用信号发射点与观测接收点的布局特征、所采用的目标定位方法特点、以及目标运动趋势等，对目标的定位亮点进行分析，采用迭代滤波方法在轨迹跟踪前期将亮点中误差大的亮点剔除。该方法极大地抑制了误差大的目标定位亮点对轨迹跟踪的影响，显著提高了目标跟踪定位精度，得到与真实轨迹尽可能接近的目标拟合轨迹，为目标辨识奠定了良好基础。

附图说明

图1是本发明中所涉及的双曲交汇定位示意图；

图2是本发明中所涉及的基线及基线附近区域示意图；

图3是本发明中所涉及的分段拟合后再平均的示意图；

图4是本发明中所涉及的滑动窗平均示意图；

图5是本发明的多观测节点条件下非合作目标轨迹跟踪方法流程图。

具体实施方式

现结合附图对本发明作进一步的描述。

在对本发明的多观测节点条件下非合作目标轨迹跟踪方法进行描述之前，首先对本发明方法所应用的场景做一简单说明。

海洋中布放有多个信号发射点和多个观测接收点，所有的信号发射点与所有的观测接收点均时间同步。信号发射点周期性地发射脉冲信号，观测接收点接收目标回波和直达波信号，同时观测接收点还要实现信号测向。

在此工作条件下，本发明的多观测节点条件下非合作目标轨迹跟踪方法包括以下步骤：

步骤1)、海洋中多个信号发射点和多个观测接收点利用双曲交汇定位方法实现非合作目标的定位，产生目标定位亮点；

步骤2)、剔除每对信号发射点与观测接收点间基线附近的亮点；

步骤3)、对步骤1)所得到的目标定位亮点进行时间对准，得到每个脉冲周期内的目标定位亮点；

步骤4)、采用聚类分析，对每个脉冲周期得到的亮点进行聚类处理，同时利用卡尔曼滤波将距离类中心较远的亮点剔除；

步骤5)、对每个脉冲周期得到的亮点进行处理，将步骤4)中剩下的亮点求均值，利用最小二乘法对这些均值进行分段拟合，得到目标轨迹；

步骤6)、对步骤5)得到的目标轨迹重新进行分段预测，利用卡尔曼滤波将距离预测轨迹较远的亮点剔除，实现迭代滤波；

步骤7)、对步骤6)中剩下的亮点求均值，然后再利用最小二乘法进行分段拟合，得到最终的目标轨迹。

以上是本发明的多观测节点条件下非合作目标轨迹跟踪方法的基本步骤，下面对这些步骤做进一步的说明。

所述的步骤1)具体包含如下步骤：

步骤1-1)、观测接收点测量目标回波和直达波信号，得到直达波与目标反射回波之间的时间差τ，同时测量得到目标方位

步骤1-2)、利用GPS实现信号发射点与观测接收点时间同步，同时利用GPS测量得到信号发射点与观测接收点的坐标；

步骤1-3)、信号发射点与观测接收点采用双曲交汇定位方法实现对非合作目标的定位。

如附图1所示，图中S、R、T分别表示信号发射点、观测接收点、目标，利用如下的双曲交汇定位公式可以得到目标定位亮点，式中L为信号发射点S与观测接收点R之间的基线长度，它可由信号发射点和观测接收点所在船上的GPS坐标(x_S,y_S)和(x_R,y_R)确定。为接收船上声纳阵确定的目标方位；τ为观测接收船接收到的直达波与目标反射回波之间的时间差，v为水中声速。如果观测区域内仅有一个目标，且有M个信号发射点，N个观测接收点，那么理论上每个观测接收点将得到M个目标定位亮点。

$L=\sqrt{{(x_R-x_S)}^2+{(y_R-y_S)}^2}$

在所述的步骤2)中，参考附图2，将信号发射点与观测接收点间的连线确定为基线，将平行于基线的小范围区域作为不可信区域，此区域内的目标定位亮点全部剔除。所述不可信区域的大小与信号发射点到观测接收点的距离、测量误差大小、要求的定位精度有关，可根据实际需要而定。

实际工作中，各信号发射点对应的目标回波及直达波信号混杂在一起，因此在所述的步骤3)中需要通过频域或时域的信号处理方法将这些信号在时间上加以区分，由此得到各脉冲周期对应的目标定位亮点。所述频域或时域的信号处理方法包括信号频域分离或编码识别等方法。

所述的步骤4)针对每一脉冲周期所得到的亮点数据进行滤波处理，具体包含如下步骤：

步骤4-1)、从一亮点集合中任意选择一个亮点作为聚类中心；所述亮点集合包括一脉冲周期内所得到的所有亮点；

步骤4-2)、计算剩余亮点与所述聚类中心之间的距离，当剩余亮点中的某一亮点与所述聚类中心的距离大于门限时，将该亮点从亮点集合中剔除，当该亮点与聚类中心的距离小于第一门限时，将该亮点保存在一个新聚类中；其中，所述第一门限与信号发射点到观测接收点的距离、测量误差大小、要求的定位精度有关。

步骤4-3)、重新计算新聚类的聚类中心，也即计算该聚类中所有亮点的均值；

步骤4-4)、不断重复步骤4-2)—步骤4-3)的操作，直到标准测度函数开始收敛为止；本实施例中采用均方差作为标准测度函数。

在步骤5)中，采用最小二乘法对步骤4)所述滤波处理后所剩余的亮点数据进行时间上的分段轨迹拟合，最小二乘法公式为：

y(x)＝a+bx+cx²

系数a、b、c满足方程组

$\left\{\begin{array}{c}a+b\stackrel{\‾}{x}+c\stackrel{\‾}{x^2}=\stackrel{\‾}{y}\\ a\stackrel{\‾}{x}+b\stackrel{\‾}{x^2}+c\stackrel{\‾}{x^3}=\stackrel{\‾}{xy}\\ a\stackrel{\‾}{x^2}+b\stackrel{\‾}{x^3}+c\stackrel{\‾}{x^4}=\stackrel{\‾}{x^{2}y}\end{array}\right.$

式中

$\stackrel{\‾}{x^l}=\frac{1}{J}\underset{j=1}{\overset{J}{\Σ}}{x}_j^l,(l=1,2,3,4),\stackrel{\‾}{x^{l}y}=\frac{1}{J}\underset{j=1}{\overset{J}{\Σ}}{x}_j^l{y}_j,(l=1,2);\stackrel{\‾}{y}=\frac{1}{J}\underset{j=1}{\overset{J}{\Σ}}{y}_j.$

其中j为参与最小二乘拟合的第j个亮点，J为参与最小二乘拟合的总的亮点个数，x_j为参与最小二乘拟合的第j个亮点的横坐标，y_j为参与最小二乘拟合的第j个亮点的纵坐标。

在步骤6)中，先假设每段轨迹后面时刻的轨迹值未知，然后由步骤5)的结果进行轨迹预测，得到后续时刻的轨迹预测值，最后将后续时刻的真实亮点与预测轨迹值进行比较，当两点距离较远时，将该亮点剔除。由于将误差大的亮点剔除了，因此有助于提高最终所得到的轨迹的精度。

该步骤具体包含如下步骤：

步骤6-1)、根据步骤5)中轨迹分段拟合后的结果进行轨迹预测，得到预测段的轨迹值；在本实施例中，所述轨迹预测可采用抛物线回归方法实现。

步骤6-2)、将步骤4)中的滤波后剩下的亮点数据与预测段轨迹值进行比较，当该亮点数据与预测段轨迹值的距离大于第二门限时，剔除该亮点，否则保留该亮点。其中的第二门限与要求的定位精度有关。

所述的步骤7)具体包含如下步骤：

步骤7-1)、对步骤6)后所剩下的亮点求均值；

步骤7-2)、如图3所示，采用最小二乘法中的抛物线回归方法对剩下的亮点均值进行分段拟合，每段之间有重叠，然后对各时刻的拟合值平均，得到每个时刻的轨迹值；

步骤7-3)、如图4所示，采用滑动窗平滑方法对步骤7-2)得到的轨迹进行平滑，由此得到最终的目标轨迹。

以上是对本发明方法的描述，为了便于理解，下面结合一个具体的实例，对本发明方法做进一步描述。

本发明方法在实际使用中涉及多个信号发射点和多个观测接收点，目标也可能不止一个，因此会出现大量的亮点，每个亮点对应第i个信号发射点、第j个目标、第k个观测接收点。为了简化分析，在本实施例中，假设观测区域内仅有一个运动目标、一个信号发射点和四个观测接收点。

参考图5，相关操作如下：

步骤101、每个观测接收点采用双曲交汇定位方法得到目标定位亮点，对于每批次发射脉冲，四个观测接收点对应得到四个亮点。将每个观测接收点得到的亮点存放在一个亮点文件中，共得到四个亮点文件。

步骤102、根据信号发射点与观测接收点的布局图，以附图2所示的方法为例，将基线附近区域内误差大的亮点剔除。

步骤103、由于观测区域内各观测接收点到目标的距离各不相同，并且目标在不断运动，所以信号发射点发射的每批次脉冲信号到达各观测接收点的时间存在差异。为保证得到的亮点数据具有正确时戳信息，需要按照时间顺序将每批次脉冲信号对应的亮点依次排列，实现亮点数据的时间对准。

步骤104、针对每批次亮点数据进行处理。从4个亮点中任意选择1个亮点作为初始聚类中心；对于剩下的其它亮点，当它与聚类中心的距离大于门限时，将该亮点剔除，当它与聚类中心的距离小于门限时，将该亮点进行聚类划分；重新计算新聚类的聚类中心，也即计算该聚类中所有亮点的均值；不断重复这一过程直到所有亮点到聚类中心的距离小于门限。

步骤105、由于轨迹为缓变曲线，所以可用抛物线回归方法对各段轨迹进行拟合。将亮点进行时间分段，对每段数据利用下面公式进行拟合

y(x)＝a+bx+cx²

系数a、b、c满足方程组

$\left\{\begin{array}{c}a+b\stackrel{\‾}{x}+c\stackrel{\‾}{x^2}=\stackrel{\‾}{y}\\ a\stackrel{\‾}{x}+b\stackrel{\‾}{x^2}+c\stackrel{\‾}{x^3}=\stackrel{\‾}{xy}\\ a\stackrel{\‾}{x^2}+b\stackrel{\‾}{x^3}+c\stackrel{\‾}{x^4}=\stackrel{\‾}{x^{2}y}\end{array}\right.$

式中

$\stackrel{\‾}{x^l}=\frac{1}{J}\underset{j=1}{\overset{J}{\Σ}}{x}_j^l,(l=1,2,3,4),\stackrel{\‾}{x^{l}y}=\frac{1}{J}\underset{j=1}{\overset{J}{\Σ}}{x}_j^l{y}_j,(l=1,2);\stackrel{\‾}{y}=\frac{1}{J}\underset{j=1}{\overset{J}{\Σ}}{y}_j.$

其中j为参与最小二乘拟合的第j个亮点，J为参与最小二乘拟合的总的亮点个数，x_j为参与最小二乘拟合的第j个亮点的横坐标，y_j为参与最小二乘拟合的第j个亮点的纵坐标。

步骤106～107、利用步骤105得到的轨迹进行轨迹分段预测，将预测结果与对应时刻的真实亮点进行比较，当真实亮点距离预测结果较远时，剔除该亮点，否则保留该亮点。

步骤108、以附图3所示的方法对亮点进行分段拟合，每段有部分重叠，然后对重叠的点取平均，最后再用附图4所示的滑动窗平均法再次平均，得到最终的目标轨迹。

除了之前提到的方法外，本发明还提供了一种多观测节点下非合作目标的轨迹跟踪系统，包括非合作目标定位模块、多余目标初次剔除模块、时间对准模块、聚类分析模块、一次分段拟合模块、分段预测模块、二次分段拟合模块；其中，

所述的非合作目标定位模块用于海洋中多个信号发射点和多个观测接收点利用双曲交汇定位方法实现非合作目标的定位，产生目标定位亮点；

所述的多余目标初次剔除模块从所述的非合作目标定位模块所得到目标定位亮点的集合中，剔除每对信号发射点与观测接收点间基线附近的目标定位亮点；

所述的时间对准模块用于对目标定位亮点进行时间对准，得到每个脉冲周期内的目标定位亮点；

所述的聚类分析模块采用聚类分析，对每个脉冲周期得到的亮点进行聚类处理，同时利用卡尔曼滤波将距离类中心较远的亮点剔除；

所述的一次分段拟合模块用于对每个脉冲周期得到的亮点进行处理，将所述聚类分析模块所输出的剩下的亮点求均值，利用最小二乘法对这些均值进行分段拟合，得到目标轨迹；

所述的分段预测模块用于对所述一次分段拟合模块得到的目标轨迹重新进行分段预测，利用卡尔曼滤波将距离预测轨迹较远的亮点剔除，实现迭代滤波；

所述二次分段拟合模块对分段预测模块所输出的剩下的亮点求均值，然后再利用最小二乘法进行分段拟合，得到最终的目标轨迹。

最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (7)

1.一种多观测节点下非合作目标的轨迹跟踪方法，包括：

步骤1)、海洋中多个信号发射点和多个观测接收点利用双曲交汇定位方法实现非合作目标的定位，产生目标定位亮点；其中，该步骤进一步包括：

步骤1-1)、观测接收点测量目标回波和直达波信号，得到直达波与目标反射回波之间的时间差，同时测量得到目标方位；

步骤1-2)、实现信号发射点与观测接收点时间同步，测量信号发射点与观测接收点的坐标；

步骤1-3)、信号发射点与观测接收点根据步骤1-1)得到的直达波与目标反射回波之间的时间差、目标方位以及步骤1-2)得到的信号发射点与观测接收点的坐标，采用双曲交汇定位方法实现对非合作目标的定位，得到目标定位亮点；

步骤2)、从步骤1)所得到目标定位亮点的集合中，剔除每对信号发射点与观测接收点间基线附近的目标定位亮点；

步骤3)、对步骤2)所得到的目标定位亮点进行时间对准，得到每个脉冲周期内的目标定位亮点；

步骤4)、采用聚类分析，对每个脉冲周期得到的亮点进行聚类处理，同时利用卡尔曼滤波将距离类中心较远的亮点剔除；

步骤5)、对每个脉冲周期得到的亮点进行处理，将步骤4)中剩下的亮点求均值，利用最小二乘法对这些均值进行分段拟合，得到目标轨迹；

步骤6)、对步骤5)得到的目标轨迹重新进行分段预测，利用卡尔曼滤波将距离预测轨迹较远的亮点剔除，实现迭代滤波；

步骤7)、对步骤6)中剩下的亮点求均值，然后再利用最小二乘法进行分段拟合，得到最终的目标轨迹。

2.根据权利要求1所述的多观测节点下非合作目标的轨迹跟踪方法，其特征在于，所述的步骤2)包括：将信号发射点与观测接收点间的连线确定为基线，将平行于该基线的小范围区域作为不可信区域，此区域内的目标定位亮点全部剔除。

3.根据权利要求1所述的多观测节点下非合作目标的轨迹跟踪方法，其特征在于，所述的步骤3)包括：采用频域或时域的信号处理方法将这些信号在时间上加以区分，得到各脉冲周期对应的目标定位亮点。

4.根据权利要求1所述的多观测节点下非合作目标的轨迹跟踪方法，其特征在于，所述步骤4)包括：

步骤4-1)、从一亮点集合中任意选择一个亮点作为聚类中心；所述亮点集合包括一脉冲周期内所得到的所有亮点；

步骤4-2)、计算剩余亮点与所述聚类中心之间的距离，当剩余亮点中的某一亮点与所述聚类中心的距离大于第一门限时，将该亮点从亮点集合中剔除，当该亮点与聚类中心的距离小于门限时，将该亮点保存在一个新聚类中；其中，所述第一门限与信号发射点到观测接收点的距离、测量误差大小、要求的定位精度有关；

步骤4-3)、重新计算新聚类的聚类中心，即计算该聚类中所有亮点的均值；

步骤4-4)、不断重复步骤4-2)—步骤4-3)的操作，直到标准测度函数开始收敛为止；

在步骤5)中，采用最小二乘法对步骤4)所述滤波处理后所剩余的亮点数据进行时间上的分段轨迹拟合，最小二乘法公式为：

y(x)＝a+bx+cx²

系数a、b、c满足方程组

$\left\{\begin{array}{c}a+b\stackrel{\‾}{x}+c\stackrel{\‾}{x^2}=\stackrel{\‾}{y}\\ a\stackrel{\‾}{x}+b\stackrel{\‾}{x^2}+c\stackrel{\‾}{x^3}=\stackrel{\‾}{xy}\\ a\stackrel{\‾}{x^2}+b\stackrel{\‾}{x^3}+\stackrel{\‾}{{\mathrm{cx}}^4}=\stackrel{\‾}{x^{2}y}\end{array}\right.$

式中

$\stackrel{\‾}{x^l}=\frac{1}{J}\underset{j=1}{\overset{J}{\Σ}}{x}_j^l,(l=1,2,3,4),\stackrel{\‾}{x^{l}y}=\frac{1}{J}\underset{j=1}{\overset{J}{\Σ}}{x}_j^l{y}_j,(l=1,2);\stackrel{\‾}{y}=\frac{1}{J}\underset{j=1}{\overset{J}{\Σ}}{y}_j;$

其中j为参与最小二乘拟合的第j个亮点，J为参与最小二乘拟合的总的亮点个数，x_j为参与最小二乘拟合的第j个亮点的横坐标，y_j为参与最小二乘拟合的第j个亮点的纵坐标。

5.根据权利要求1所述的多观测节点下非合作目标的轨迹跟踪方法，其特征在于，所述步骤6)包括：

步骤6-1)、根据步骤5)中轨迹分段拟合后的结果采用抛物线回归法进行轨迹预测，得到预测段的轨迹值；

步骤6-2)、将步骤4)中的滤波后剩下的亮点数据与所述预测段轨迹值进行比较，当该亮点数据与预测段轨迹值的距离大于第二门限时，剔除该亮点，否则保留该亮点；其中，所述第二门限与要求的定位精度有关。

6.根据权利要求1所述的多观测节点下非合作目标的轨迹跟踪方法，其特征在于，所述步骤7)包括：

步骤7-1)、对步骤6)后所剩下的亮点求均值；

步骤7-2)、采用抛物线回归方法对剩下的亮点均值进行分段拟合，每段之间有重叠，然后对各时刻的拟合值平均，得到每个时刻的轨迹值；

步骤7-3)、采用滑动窗平滑方法对步骤7-2)得到的轨迹进行平滑，由此得到最终的目标轨迹。

7.一种多观测节点下非合作目标的轨迹跟踪系统，其特征在于，包括非合作目标定位模块、多余目标初次剔除模块、时间对准模块、聚类分析模块、一次分段拟合模块、分段预测模块、二次分段拟合模块；其中，

所述的非合作目标定位模块用于海洋中多个信号发射点和多个观测接收点利用双曲交汇定位方法实现非合作目标的定位，产生目标定位亮点；

所述的多余目标初次剔除模块从所述的非合作目标定位模块所得到目标定位亮点的集合中，剔除每对信号发射点与观测接收点间基线附近的目标定位亮点；

所述的时间对准模块用于对目标定位亮点进行时间对准，得到每个脉冲周期内的目标定位亮点；

所述的聚类分析模块采用聚类分析，对每个脉冲周期得到的亮点进行聚类处理，同时利用卡尔曼滤波将距离类中心较远的亮点剔除；

所述的一次分段拟合模块用于对每个脉冲周期得到的亮点进行处理，将所述聚类分析模块所输出的剩下的亮点求均值，利用最小二乘法对这些均值进行分段拟合，得到目标轨迹；

所述的分段预测模块用于对所述一次分段拟合模块得到的目标轨迹重新进行分段预测，利用卡尔曼滤波将距离预测轨迹较远的亮点剔除，实现迭代滤波；

所述二次分段拟合模块对分段预测模块所输出的剩下的亮点求均值，然后再利用最小二乘法进行分段拟合，得到最终的目标轨迹。