Passiv acoustics and electromagnetic underwater tracking and classification using data fusion

En intressant möjlighet för att bedriva undervattensspaning i särskilt svåra miljöer och mot tysta mål är multisensorsystem kombinerat med data- och informationsfusion. Denna rapport beskriver hur datafusion kan tillämpas för målföljning och klassificering vid spaning med passiva akustiska och elektriska undervattenssensorer. Målföljning har genomförts på data insamlade med en hydroakustisk linjeantenn samt ett elektrodsystem av långbas typ för mätningar av elektriska fält under vattnet. Ett Kalmanfilter användes på bäringsberäkningar från akustiska data tillsammans med positionsbestämningar beräknade med hjälp av data från elektrodantennen. Resultatet visar att elektrodsensorerna, inom gränsen för sin känslighet, är användbara för att addera avståndsinformation till den akustiska bäringsinformationen. Akustiska och elektriska undervattenssignaturer har använts för att klassificera ytfartyg beroende på deras storlek och framdrivning. Två metoder har tillämpats för att ta fram särdrag, en AR (Auto Regressive) modell och en ickelinjär DDE (Delay Differential Equation) modell. Bayes beslutskriterium, som resulterar i minsta antal felbeslut, har använts på de extraherade särdragen. Resultatet visar att datafusion kan förbättra klassificeringsförmågan i några fall, men att utfallet är beroende av att varje underliggande klassificerare fungerar väl. I annat fall kan klassificeringsförmågan försämras.