海洋声场中分布式无源定位系统的节点配置方法

为了提高海洋声场中分布式无源定位系统的定位精度,提出一种基于自适应遗传算法的节点配置方法。首先,基于到达时间TOA(Time of Arrival)定位算法推导出均匀物理场与海洋声场中定位误差的CRLB(Cramer Rao Lower Bound)。之后,利用BELLHOP模型对海洋声场进行建模,获得任意位置处目标声源与节点接收信号相关的传递函数并对等效声速进行计算.以目标声源在观测区域内服从均匀分布为例,将定位误差的平均CRLB最小为优化准则,采用自适应遗传算法对节点进行优化配置。结果表明,该方法能够有效降低海洋声场中分布式无源定位系统的定位误差,并给出定位误差随节点个数增加呈非线性递减的变化趋势,可为工程应用提供理论指导。      

风场环境中声速修正的分布式声源定位算法

为减小声速误差对定位精度的影响,提出了一种基于声速修正的分布式声源定位方法。首先,将声速表示为未知声源位置的函数,逼近风场中的声速场分布,然后将其代入TDOA (Time Differences of Arrival)算法中,构建非线性超定方程组,最后采用粒子群优化算法求解声源位置。对不同风速、不同声源位置及不同测试区域进行仿真,结果表明:修正后的定位精度比修正前有明显提高,尤其对于大范围并且声源靠近测试区域边缘位置的定位系统,改善更加明显;4个节点的定位系统实验结果表明,修正后的定位误差可降至修正前的4l%,该方法能更好的应用于风场中的定位系统。