基于最佳线性数据融合的双基地声呐定位优化算法

本文提出了基于最佳线性数据融合的双基地声呐定位优化算法。给出了算法的原理，并通过数值仿真，对不同条件下，双基地系统定位误差的几何分布进行了研究。仿真研究结果表明，采用最佳线性数据融合的双基地声呐定位优化算法，可以更好地利用双基地声呐测量的冗余信息，有效改善双基地声呐中基线区域的定位精度。     

利用定位估计的克拉美罗下界进行双基地声呐系统最优化配置

为了研究双基地声呐系统最优化配置问题,建立了双基地声呐系统优化配置模型。以优化配置模型为基础,通过计算定位精度的克拉美罗下界,得到了不同分置角状态下的双基地声呐定位精度,并且仿真分析了系统计时误差和测角误差对定位精度的影响。当以目标为圆心,收发声呐在相同的半径上布站时,定位精度的仿真实验结果表明,分置角为2π/3时系统定位精度最高,该研究对双/多基地声呐系统最优化配置具有一定的参考意义。      

基于粒子滤波的多普勒信息辅助目标定位跟踪算法

多基地声呐探测系统主要通过测量回波的时延和方位信息进行目标定位与跟踪,定位精度受声速、时延和方位测量误差的影响较大,可以通过多普勒信息辅助进一步提高定位跟踪精度。现有的多普勒信息辅助定位跟踪算法多适用于单基地声呐系统,多基地中的多普勒测量值与目标状态的关系更为复杂,需要研究新的融合方法。该文提出了一种适用于多基地声呐系统的多普勒信息辅助采样重要性重采样目标定位跟踪算法,将多普勒信息融入到粒子滤波的重采样过程,使重采样后的粒子集合更逼近目标的真实状态分布,从而提高了目标定位跟踪精度。数值仿真实验结果表明,提出的目标定位跟踪算法可以有效融合多普勒信息,提升目标定位跟踪精度。     

AUV双基地合成孔径声呐成像实验*

单基地合成孔径声呐成像通常基于点目标假设,其相干积累处理不能克服分布型目标散射模式的起伏效应。收发异置的双基地声呐可以从不同角度观察目标,充分挖掘目标散射模式的角度依赖特性,在对水下目标(尤其人造目标)检测与定位方面,相对仅仅观测后向散射的单基地声呐有潜在的优势。该文 介绍一种基于自主水下航行器的双基地合成孔径声呐系统,重点介绍湖试成像的结果,验证双基地合成孔径声呐的可行性。同时通过引入目标散射模式建模的宽角度合成孔径声呐处理,实现了对目标探测性能的提升。     

宽带双曲调频信号参数化时频分析波达方向估计

针对有源探测或脉冲侦查中双曲调频信号的波达方向估计问题,提出了基于参数化时频变换(PTFT)的多重信号分类(MUSIC)测向算法,简称PTFT-MUSIC算法。该算法由发射信号确定针对双曲调频信号的参数化变换核,对接收信号进行频域参数化时频变换,利用获得的时频分布建立阵列信号时频分布模型,并以此模型设计基于时频分布矩阵的MUSIC算法以实现双曲调频信号的波达方向估计。通过仿真和实验对该算法的估计误差和多目标分辨性能进行了分析,仿真和海上实验结果表明:相比现有的时频MUSIC算法,PTFT-MUSIC算法能有效提高空间谱分辨率和波达方向估计性能,同时该算法拥有对特定调频信号筛选性,结合时频域滤波算法能有效抑制相干直达波干扰,应用于多基地声呐系统时有效提高了声呐定位性能。     

警戒模式下多基地声纳配置方法研究

研究了警戒模式下多基地声纳的布阵方法。首先,利用双基地声纳"定位精度几何扩散因子"的几何分布图,提取图中定位误差满足要求的区域。然后,根据该区域的图形特征,提出一种基于正n边形作图方法的多基地声纳布阵算法。通过仿真分析可知,利用该算法布阵后,目标的定位性能与贪婪算法布阵后的定位性能基本接近,但是本文算法的运算量远比贪婪算法小,因此它具有更强的实用性。     

基于垂直平分线的非测距定位算法

在无线传感器网络定位机制中,近似三角形内点测试(APIT)定位算法因思想简单、硬件成本低、定位精度高而被广泛应用,但算法性能会因锚节点分布不均匀受到严重影响。为提高节点定位精度和解决APIT定位算法边缘效应的问题,提出一种基于垂直平分线的非测距定位算法。该算法利用接收信号强度指示值(RSSI)值筛选锚节点并与等腰三角形底边中垂线过顶点的几何原理结合进行定位,可以得到比较合理的定理精度,性能相对稳定。仿真结果表明,该算法可有效提高无线传感器网络定位的精度和覆盖率。     

基于RSSI测距的传感器节点质心定位修正算法

针对传感器网络节点定位精度问题,研究基于RSSI测距的定位算法,提出多信标节点质心定位修正算法,通过该算法计算得到多组未知节点估计坐标,并在此基础上利用质心定位修正算法计算节点坐标修正值;利用仿真实验,证明基于RSSI测距的传感器节点质心定位算法定位精度比传统质心定位算法定位精度提高13.8%,比RSSI加权质心定位算法提高6.3%。     

一种分布式双麦克风线阵声源定位方法

分布式麦克风阵列由于比传统的单阵列具有更大的空间孔径,可以获得更好的声源定位性能,因此基于分布式麦克风阵列的声源定位方法成为当前麦克风阵列领域研究的热点之一。本文研究了一种基于分布式双麦克风线阵的声源定位方法,并进行了系统实现,从理论上剖析了该算法的定位精度与单阵列定向误差以及声源位置之间的关系,而且还揭示了声源高度扰动对该算法定位精度的影响。最后,分别通过仿真实验和实际定位系统的测试结果,验证了本文理论分析的正确性。     

声呐数据融合的期望最大化(EM)算法

现代舰艇通常装备有多部声呐,对这些声呐的检测信息进行融合,并加以综合利用,以提高整个声呐系统对目标的定位精度具有重要的现实意义．本文利用ＥＭ（Ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ Ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ）算法,对多部声呐检测的方位信息进行了数据融合,获得了满意的结果．该算法也可应用于其他水下定位系统