浮标定位算法的仿真研究

声呐浮标可以对目标进行检测、定位、跟踪和分类识别,因此浮标定位算法的研究非常关键。目前常用的算法有低频搜索与记录（LOFAR）,相关探测与搜索（CODAR）等,主要对这两种声呐浮标定位算法进行了研究和计算机仿真分析,在不同背景条件下研究了各种算法的原理和性能。     

对水下目标的多普勒直接定位

应用基于多普勒频移变化率分析的直接定位法给出了利用单个LOFAR声纳浮标对水下匀速运动目标的定解公式,与已有的必须检测到达航路捷径点的时间和频率的旧方法相比,新方法基本可在除接近航路捷径点外的任意位置上实现实时探测,不仅能近实时的给出水下目标的运动参数,而且还能直接获得目标当前的坐标位置参数,而不再是仅仅得到航路捷径距...     

基于最小平方算法的被动浮标目标定位

对多被动浮标的目标定位问题进行了研究,在给定各枚浮标与目标之间距离的差值的条件下,给出一种基于最小平方意义下的被动目标定位算法,即在保证定位误差平方最小的条件下,实现目标定位的方法。在对算法定位原理及定位误差研究分析的基础上,针对近场目标和远场目标两种情况,采用Monte-Carlo方法对该算法的定位性能进行了仿真;在一定假设条件下,仿真分析了不同距离差值量测噪声对目标位置误差、位置均方根误差及方位误差的影响,并且对近场目标和远场目标两种情况下目标定位的性能进行了分析比较。     

基于TLS的主动全向声呐浮标目标定位与跟踪

采用最小二乘( LS)拟和法进行主动全向浮标目标定位时容易受测量误差的影响,为此提出一种基于总体最小二乘法( TLS)的定位算法,首先对主动全向浮标的定位方程和测速方程进行变换形成线性的量测方程,然后利用潜艇测距误差和浮标定位误差的随机性,基于总体最小二乘法对量测方程进行递归解算,解算过程根据潜艇运动的物理限制,取运动模型的状态预测值作为递归过程的初值,最终实现了测量误差平滑化和航迹的整体优化。仿真结果显示算法较之最小二乘法具有更好的抑制噪声能力和机动目标跟踪能力。     

水下GPS定位误差分析

水下GPS定位精度受到各种因素的影响,为得到精确的定位数据,需要分析各因素与定位误差的关系。文中介绍了水下GPS定位的系统组成和定位原理,详细分析了影响定位误差的各种因素,如基线长度、目标方位、浮标基元阵型、浮标姿态以及斜距和浮标坐标的误差等。通过仿真分析得出了各因素对定位精度的影响程度以及浮标姿态对坐标修正量的影响程度,对减小和消除误差的方法进行了探讨,对提高水下GPS定位精度有一定借鉴意义。     

角度传感器网络多目标定位的数据关联算法

在基于方向角等被动式的多目标监测中,由于面临量测-目标匹配关系未知,现有定位算法很难实时给出目标的精确位置,尤其是在方向角量测误差存在的情况下.针对不可靠角度量测传感器网络下的多目标定位问题,分析和设计了无目标先验信息下的量测关联算法.通过分析量测误差对关联算法的影响,给出所得多目标定位来源于真实目标概率的理论推导以及相关门限选取方法,并应用在此基础上设计算法,给出最优的多目标位置组合.该关联算法在引入各传感器量测信息的同时更新门限,以此保证多重定位是真实目标定位的可靠性.仿真结果表明,所提出的数据关联算法于所示情形下均具有较好的性能,在多目标定位中能捕获大部分目标,且计算量较低.     

一种修正的浮标用多波束比幅法测向精度研究

结合声呐浮标技术的发展方向,针对水下目标精确定向问题,在多波束比幅法测向原理的基础上,提出了一种修正型的多波束比幅法测向算法.首先推导了修正算法的基本原理.然后分别针对六元线列阵和五臂平面阵对不同方位入射声信号通过大量实验对算法的测向误差进行了计算机仿真.对比修正前后的测向误差分析,从仿真结果可以看出,在不同信噪比条件下,使用该方法所得的测向误差明显小于修正前的比幅测向法所得到的测向误差,定向精度优势明显.仿真分析的结果证实了修正测向算法在浮标目标定向应用中的可行性.     

被动定向声纳浮标的目标运动分析

依据被动定向声纳浮标多站纯方位定位的使用特点,采用分步进行的方法估计潜艇目标的运动状态.首先,使用最小二乘法融合多枚浮标的测量信息,给出某一时刻目标位置的综合定位结果和定位误差;然后,利用卡尔曼滤波器估计目标在该时刻的位置、航速和航向等运动参数,避免了直接从方位测量入手时,需要建立非线性量测方程,再进行线性化的问题;最...     

主动声呐浮标目标运动分析数学模型

对直升机主动声呐浮标目标运动分析问题,分为"距离/方位联合量测"与"纯距离量测"两种情况进行研究;对于这两种情况的固定目标和匀速直线运动目标,分别用确定性参数计算、最小二乘法进行了数学建模.     

基于插值法的浮标优化布放

针对声纳浮标搜索扩散运动目标浮标阵参数优化问题,提出基于插值法的声纳浮标优化布放。建立了目标航向不变和目标航向改变条件下,声纳浮标搜索概率计算解析模型。基于插值算法得到声纳浮标布阵参数和搜索概率的关系曲线,进而获得声纳浮标最佳布阵参数。仿真结果表明,基于插值法的声纳浮标优化布放方法可获得最佳布阵参数使得搜索概率最高。     

航空光电平台机动目标跟踪定位技术应用

利用航空光电平台对机动目标进行侦察,使用机载平台参数对探测机动目标进行定位,通过卡尔曼滤波算法解决机动目标定位离散分布,通过滑动加权及滑动平均的方法对机动目标的航向航速进行平滑。工程应用表明,上述方法可以实现对航空光电平台探测机动目标进行实时自动定位及航向航速解算,数值定位滤波精度高,满足系统定位指标的要求。     

基于LANDMARC与压缩感知的双段式室内定位算法

鉴于已有室内定位算法定位精度与运算效率之间的矛盾,该文提出一种将LANDMARC区域定位与基于模拟退火优化正则化正交匹配追踪(SROMP)的压缩感知位置估计相结合的双段式定位算法(LANDMARC- SROMP CS)。首先,利用LANDMARC定位算法快速锁定目标所在区域范围;在锁定的区域内,再引入压缩感知理论实现目标位置估计。此部分,首先根据锁定区域范围建立虚拟参考标签;然后由新型组合核函数相关向量机算法训练得到室内传播损耗模型,计算获得虚拟标签处接收信号强度值,构建测量矩阵;最后利用SROMP压缩感知重构算法求解出目标的位置索引矩阵,对索引矩阵中的位置相关点加权平均得到目标的位置信息。实验结果表明,所提定位算法平均定位误差为0.6445 m,算法运算效率相对较高,可以较好地满足室内定位的要求。     

DTV-GPS技术对边缘地带运动目标的定位跟踪研究

针对边缘地带GPS信号存在盲区而难以准确定位的问题,本文首先采用DTV-GPS混合定位技术来获取目标的位置,然后再设定一种U型山路的机动模型,并利用Kalman滤波算法对该运动目标轨迹进行定位跟踪,最后采用Monte-Carlo方法进行仿真研究。仿真结果表明,Kalman滤波后的轨迹接近真实运动轨迹,误差在10 m左右,符合定位精度标准,从而验证了所设定的轨迹模型与实际场景吻合,同时算法易理解,且仿真滤波过程稳定,具有较快的收敛速度和较高的定位精度,提高了机动目标跟踪的精度和系统的实时性。     

T/R-R高频地波雷达球面定位算法研究

T/R-R高频地波雷达可以对海面目标超视距探测,探测距离高达几百公里,因此由雷达量测量对目标定位应考虑地球曲率影响.本文分别给出了球面定位算法及其定位精度公式.应用加权最小二乘算法可实现目标精确定位.仿真分析了平面定位偏差、加权最小二乘球面定位GDOP.结果表明球面定位算法可消除定位偏差,加权最小二乘球面定位可提高目标定位精度.     

智能室内定位系统研究

针对现阶段室内定位系统定位精度有限、规划管理困难、系统封闭交互性差等问题,在分析室内定位系统的目标场景和主要定位技术的基础上,提出了一种智能定位系统方案。该智能定位系统通过融合算法实现多种定位技术相结合的高精度定位。结合数据分析和仿真技术实现定位场景的识别,定位系统软硬件规划及定位算法的管理和优化。通过设计开放接口实现定位系统内数据与系统外部应用之间的数据交互,解决定位系统封闭、定位应用不丰富的问题。     

基于1比特量化的大规模MIMO雷达系统直接定位算法

1比特量化技术在大规模MIMO雷达系统中的应用使得系统成本、功耗及传输带宽显著降低。但这同时也对如何从1比特量化后的数据中提取目标高精度信息提出了严峻挑战。针对基于1比特量化的二次定位算法在低信噪比下定位精度低、鲁棒性差的问题,该文提出了一种基于1比特量化的大规模MIMO雷达系统目标直接定位算法。首先,通过将接收信号进行1比特量化,并推导基于1比特信号的概率分布,建立了关于目标位置的代价函数;其次,通过证明代价函数的凸性,利用梯度下降算法求解了回波中未知的信号参数;最后,根据最大似然估计实现了目标直接定位。仿真实验分析了所提算法的定位性能,结果表明,所提算法仅需传输相较于高精度采样(16比特为例)直接定位算法6.25%的通信带宽,同时其功耗仅为前者的0.1%。此外,与基于1比特量化的二次定位算法相比,所提算法在低信噪比下便可实现对目标位置的有效估计,并且其定位性能在低信噪比和低MIMO天线数量下均明显优于前者。同时,其性能会随着过采样技术的应用进一步提升。      

基于多LED的高精度室内可见光定位方法

针对可见光室内定位问题,该文基于接收信号强度(RSS)定位技术,提出一种利用多个LED发射端实现室内定位的方法,即MLED-RSS定位算法。该方法在充分考虑LED拓扑结构对定位性能影响的基础上,利用部署在室内的多个LED,合理选择其中3个LED作为发射节点,采用改进的三边定位法获得定位目标位置信息。定位算法可以有效地解决可见光定位存在的遮挡效应。仿真实验表明,MLED-RSS算法可以实现高定位精度。     

复杂背景下兼顾跟踪实时性和跟踪精度的目标跟踪技术研究

由于将CamShift算法在复杂背景和操作条件下应用于视频跟踪,跟踪失败和目标损失的现象将非常容易发生。为了提高复杂环境条件下目标跟踪的精度及实时性,本论文提出了一种能够在复杂环境条件下及时对目标对象进行追踪的技术。以颜色、纹理、目标动作信息的全面特性为基础对CamShift算法作出整改完善,通过组合Kalman过滤器预评估目标对象的动作情况,在目标对象受到制约的情况下,使用运转前的目标对象预先信息,对目标对象物体的动作轨迹执行最小平方运算以及外穿推进,同时基于对象物体的位移情况进行定位信息的预测评估,以助于恢复目标的定位信息直到制约情况结束。经多次实验,相关统计数据表明,这一算法能够用于复杂情形的环境条件下,且当目标对象处于短期闭塞情况下依然能达成目标的连续稳定追踪,在性能上具备出色的实时性。     

应用消息传递和卡尔曼模型的无线传感网定位跟踪算法

针对无线传感网系统中传感节点的定位跟踪问题,提出了一种基于消息传递和卡尔曼模型的定位跟踪算法。将目标物与多个锚节点之间的测距整理为线性混合模型,通过贝叶斯公式进行因式分解,建立因子图。假定目标物位置随时间连续移动,相邻的定位坐标之间存在潜在的缓变关系,并利用卡尔曼模型挖掘该关系,即将测距、定位和卡尔曼模型整体进行优化。在因子图中选择合适的消息更新规则,对每条边上的消息进行更新计算,形成定位跟踪算法。最后,建立虚拟和实测环境对所提算法进行数值验证。由于将测距、跟踪和卡尔曼模型融合为一个整体进行优化,相比文献中已有方法,所提定位跟踪算法在仿真环境中表现出超过2 dB的性能优势,在实测场景下也具有接近1 dB的性能增益,证明了其有效性。