1.一种基于声纳检测系统的水下多目标跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.基于目标的预测的状态中心设置关联门，剔除与目标无关的杂波，形成确认矩阵；

S2.根据假设对确认矩阵进行拆分，得到可行矩阵；

S3.基于可行矩阵计算目标和量测的互联概率；

S4.结合互联概率，使用基于最大相关熵卡尔曼滤波算法对目标进行状态更新，得到多目标跟踪的最终状态预测结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于声纳检测系统的水下多目标跟踪方法，其特征在于：所述步骤S1包括：

S101.对水下多目标追踪问题进行数学建模，假设k时刻第i个目标的状态空间模型表示为：i i

式中，x (k)表示目标的状态向量，k＝0时刻的状态向量x (0)表示给定目标的起始点，i i i i iF (k)表示状态转移矩阵,z(k)表示目标真实量测信息，H (k)为观测矩阵，w (k)和v (k)分别表示系统的过程噪声和量测噪声，均值为0且互不相关，协方差矩阵分别为：i T t

E[wi(k)(w(k)) ]＝Q(k)i i T

E[v(k)(v(k)) ]＝Ri(k)定义k时刻目标i的状态先验分布为：i k‑1 i i

p[x(k‑1)|Z ]＝N[x(k‑1)； P (k‑1|k‑1)]根据目标的状态信息与系统状态空间模型，得到各目标状态估计值和协方差矩阵为：i i i i

P(k|k‑1)＝F(k‑1)P(k‑1|k‑1)F(k‑1)'+Q(k‑1),S102.假设k时刻的确认量测集 并且目标数为n，获取量测与目标的关联概率，相关步骤如下：

首先在目标预测值周围设置一个测量值验证区域，以选择感兴趣的测量值作为数据关联的候选测量值，称此区域为关联门；

根据获取的先验估计值和先验协方差矩阵，当量测信息 满足：则认为该量测落入验证区域内，与目标相关，式中γ表示关联门的阈值；

如果检测到目标，且测量值落入验证区域，才认为回波是有效的；否则就会被否决,认为回波为杂波并将其剔除；对每个目标进行杂波剔除后，获取目标与量测值的确认矩阵：Ω＝[ωji],j＝1,2,…,mk；i＝1,2,…,T其中，mk表示有效的回波数量，T表示目标的数量；ωji表示量测j是否落入目标i的关联门内，其中，j＝0表示没有目标，由于所有的量测值都可能来自于虚警或杂波，所以此时对应的确认矩阵的列全部为1。

3.根据权利要求1所述的一种基于声纳检测系统的水下多目标跟踪方法，其特征在于：步骤S2中根据以下假设对确认矩阵进行拆分，得到可行矩阵：(1)每个量测只能来自于一个目标或杂波，即：(2)每个目标最多只能产生一个回波，即：其中，可行事件 表示k时刻第a个联合事件中量测j源于目标i的事件，可行事件对应的矩阵称为可行矩阵。

4.根据权利要求1所述的一种基于声纳检测系统的水下多目标跟踪方法，其特征在于：所述步骤S3包括：

根据步骤S2中获得的可行矩阵，确定可联合事件，进而计算得到关联概率βji为：其中，

表示直到k时刻的累积确认量测集； 为归一化常数；V表示杂波分布的体积；PD为检测概率；φ(θa(k))表示虚假量测的数目；

表示事件θa(k)中目标i是否被检测到；

表示事件θa(k)中是否有量测与目标i相关联。

5.根据权利要求1所述的一种基于声纳检测系统的水下多目标跟踪方法，其特征在于：所述步骤S4包括：

S401.初始化时刻k＝0，并将k＝0时的状态 初始化为：预先给定的状态向量初值；

S402.初始化k时刻的迭代次数t＝1；

i i

S403.根据步骤S1中获取的协方差矩阵P (k|k‑1)和噪声协方差R (k)，得到他们的Cholesky分解为：计算新的误差矩阵计算如下所示:其中，

通过定点迭代进行更新，迭代更新公式为：其中，

新误差矩阵中的行分解为对角矩阵的形式为了完成定点迭代更新，计算：

S404.将当前时刻k，迭代次数t下更新得到的 记为 迭代次数t‑1时更新得到的 记为 当t＝1时， 直接取值为k‑1时刻迭代更新得到的当满足 时，停止当前时刻k的定点迭代， 即为预测出的当前时刻的跟踪结果，进入步骤S405；

否则，令t＝t+1，重复执行步骤S403～S404，继续进行当前时刻k的定点迭代，其中ε为预设的阈值参数i

S405.迭代完成后，更新协方差矩阵P(k|k)，计算公式为：其中，

S406.令k＝k+1，即将对k进行更新，更新后的k等于更新前的k加1，然后返回步骤S402，计算下一时刻的跟踪结果，从而实现跟踪目的。