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     

基于改进的质心定位的LSSVR算法的设计

针对无线传感中基于质心算法的节点定位存在误差比较大,算法效率低的缺点,提出了一种基于加权的LSSVR的节点定位算法;首先,对未知节点构建节点序列相关度,采用Kendall的Tau指标来估计未知节点的位置,提高了未知节点的定位精度,其次引入了LSSVR概念,构建改进质心算法的LSSVR定位模型,降低了噪声影响,大幅度提高定位精度;仿真实验表明该算法与基本的LSSVR算法在定位精度上有了明显的提高,在锚节点,未知节点所占比例不断增大的情况下该算法定位精度具有很大的提高,降低了算法的计算复杂度,具有较高的应用价值。     

Kalman滤波辅助的室内伪卫星相对定位算法

在室内伪卫星独立定位系统中, 伪卫星以及接收机的钟差会给定位精度带来非常大的误差. 针对这一问题, 提出了一种适用于室内环境的相对定位算法. 使用Kalman定位算法粗略计算接收机位置, 获得粗略基线, 建立室内相对定位模型, 得到载波相位双差和伪距双差. 载波相位双差通过互补Kalman滤波器来平滑伪距双差, 进一步得到精确基线, 获得接收机精确位置, 并将其代替Kalman定位算法的校正结果, 对接收机进行下一状态预测. 实验结果表明, 该算法具有较高的定位精度, 定位误差在20 cm以内. 关键词： 伪卫星 相对定位 双基线 Kalman滤波     

双基地多输入多输出虚拟阵列的稳健低旁瓣波束优化技术

双基地多输入多输出(MIMO)系统需要对目标的波达角和波离角进行二维估计,针对高分辨算法中阵列协方差矩阵处理运算量大以及估计性能对阵列流形失配敏感的缺陷,提出了一种基于二阶锥规划的抗阵列流形失配的双基地MIMO虚拟阵列波束优化算法.该方法利用MIMO的波形分集技术与双基地的目标定位解算,通过波达角和波离角在双基地定位椭圆上的对应关系,将双基地MIMO的二维合成方向矢量转化为一维的虚拟阵列流形,并证明了双基地MIMO虚拟阵列的波束图等效为发射波束图在接收阵角度域上的响应和接收波束图的合成.在优化波束图旁瓣的同时,该算法兼顾了固定方向上的相干干扰抑制,并提高了双基地MIMO虚拟阵列波束优化抗阵列流形失配的能力.通过波束图和方位谱优化的仿真分析和水池试验,验证了算法的有效性.     

MIMO声呐的双尺度旋转不变子空间波达方向估计*

为了提高单基地多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)声呐阵列的波达方向(Direction of arrival, DOA)估计性能,提出了双尺度旋转不变子空间(Dual-Resolution Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques, DR-ESPRIT)算法。结合MIMO阵列虚拟阵列的结构特征,首先利用ESPRIT算法通过各条虚拟线阵内、基线间距不大于半波长的子阵间的旋转不变关系得到无模糊的粗估计结果,之后利用虚拟线阵间、基线较长的子阵间的旋转不变关系得到一组有模糊的精估计结果。参考粗估计结果对精估计结果进行解模糊,最终得到高精度无模糊的角度估计结果。为了降低运算复杂度,利用该思路对降维ESPRIT算法也进行改进,提出了双尺度降维ESPRIT算法。仿真试验首先验证了与传统算法相比,双尺度类DOA估计算法能够有效提高角度估计精度。此外,还分析了MIMO声呐阵列的发射、接收阵元的幅相扰动误差对算法角度估计性能的影响。     

基于误差修正的传感器阵列水声定位算法

本文分析了海洋环境中定位精度下降的根源,提出了一种基于误差修正的传感器阵列自主定位算法,并进行了计算机仿真和数据分析,结果表明该算法对于提高传感器阵列自主定位精度是有效的。     

基于角度信息的递推最小二乘无源定位算法

针对机载单站无源定位的定位精度和实时性等问题,提出了一种基于角度信息的递推最小二乘(RLS)无源定位算法;首先建立了机载单站三维无源定位模型,求出最小二乘(LS)解;然后依据机载单站无源定位的实时性要求将最小二乘估计转化为递推最小二乘估计的形式;最后通过不同的仿真实验研究了影响定位精度和收敛速度的因素;仿真结果表明:RLS算法与LS算法在定位精度和收敛速度方面性能相似,但RLS算法运算复杂度低,所需存储空间小,能够实时的对目标进行定位,满足机载单站无源定位的需求。     

基于时延估计的分布式光纤传感定位

提出了一种新型的基于Sagnac干涉仪的双向Sagnac分布式光纤传感器,可对传感光纤线路上的扰动进行检测与定位。阐述了该分布式光纤传感系统的组成和工作原理。利用基于最小均方(LMS)算法的自适应时延估计方法直接在时域上对扰动信号进行定位。理论分析和测试结果表明,该分布式光纤传感器能快速、有效地实现扰动信号的检测及定位。算法简单易实现,具有较高的测试灵敏度和定位精度,最大定位误差小于20m。     

球形阵列自适应网格分层定位算法

刚性球形传声器阵列可以在无空间模糊的条件下进行球谐域数据处理,基于球形阵列的可控波束形成器导向响应功率(SRP)算法定位精度高,但是计算量大,计算效率低。通过将球面致密的全局网格搜索替换为分层搜索策略可以有效减小SRP算法的计算量。提出MRE-SRP算法保持球形阵列SRP定位精度的同时降低计算量,首先通过球谐域MUSIC(SH-MUSIC)算法判断入射声源的数量减小搜索区域;其次将相对熵模型引入球谐域SRP(SH-SRP)定位算法中,提取网格分层前后的信息增益,设计自适应网格选择判据,实现分层多分辨率网格的精准再细分,从而降低计算量。实验验证了所提出算法的性能,结果显示在单双声源定位中,该算法可以实现较高的定位精度,精准选择分层网格,计算量减少75%以上。     

小型机载光电平台中基于扩展卡尔曼滤波的地面目标定位算法

为提高小型机载光电平台的目标定位精度,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的目标定位算法。根据机载光电平台锁定跟踪目标的特性,对同一目标进行多次测量。依据组合导航系统测量的载机位置、姿态信息及位置编码器测量的框架角位置信息,结合地球椭球模型确定目标的视轴指向。建立状态方程和测量方程,利用扩展卡尔曼滤波对目标的地理位置进行估计。采用蒙特卡罗法分析了测量误差对目标定位精度的影响,仿真结果显示:所提算法的精度较高,稳健性较高。采用飞行试验验证了该算法的有效性,当飞行高度为4300m时,目标定位精度优于15m。与基于地球椭球模型的算法相比,所提算法的目标定位精度明显提高。     

无线传感中的WPSO-DVHOP算法在节点定位中的研究

节点的定位一直都是无线传感网中的重要研究对象,针对使用传统算法定位节点容易出现估算不准确,定位精度低,算法自身局部收敛速度快等缺点,提出一种基于权值粒子群优化(WPSO)算法,首先分析了采用锚节点估算未知节点的距离与真实距离误差,采用最小二乘法的距离修正值策略,其次针对粒子群算法的收敛速度不足,提出了采用权值来调节粒子的速度,改进后的算法对节点定位误差进行修正。在仿真平台Matlab上的实验说明WPSO算法相对于基本的定位算法,粒子群定位算法相比提高了传感器节点定位精度,从算法的收敛性,节点定位的精度以及能量消耗等方面说明该算法具有一定的有效性,如何能够更好进行权值的设置使之能够更加有效提高算法的效率是下一步研究的重点。