单/多基地声呐定位性能比较

根据多基地声呐系统的特点，研究了用单纯基于声波到达时间(TOL)算法进行水下目标定位的原理和误差分布。通过数值仿真，给出了用多基地TOL算法进行水下目标定位，误差几何分布的等值线图。仿真结果表明，用多基地声呐系统进行水下目标定位，比同等条件下单／双基地声呐定位，具有更高的定位精度。     

基于GDOP定位误差的双基地声纳算法

根据双基地声纳定位的特点,给出了基于发射机算法、接收机算法以及波达方位算法等6种双基地声纳的定位算法,并推导出各自的定位精度的几何稀释(GDOP)误差.通过数值仿真,得到了这6种算法的误差分布,并且给出了目标位于不同区域时,精度最高的算法.通过比较,筛选出能获得较高定位精度的测量参量.仿真结果表明,与单基地声纳相比,只要在不同区域选取合适的算法,双基地声纳将会获得更高的定位精度.     

基于非线性最小二乘的双基地声纳定位优化算法

双基地声纳定位是一种重要的定位方法,采用优化算法来提高定位精度是其重要的研究内容。本文采用了将双基地声纳定位方程转化为非线性最小二乘(NLS)问题的技术方法,并后置最优化方法LMF算法,研究了基于多基地接收源的目标定位性能和定位精度的几何稀释(GDOP),给出了定位误差分布。通过数值仿真,研究了不同基线长度时双基地声纳的定位精度,并将NLS拟和算法的多接收源定位性能与纯时间估计定位性能进行了比较。研究表明,本文的基于多基地接收源的目标定位方法相对于纯时间估计定位方法提高了定位精度,特别是在相对短的基线(7.4 km基线长度)情况下,可提高30%的精度。该研究为最优化方法在水声定位中的应用提供了依据。     

基于线性最小二乘估计的双基地声纳定位优化算法

针对双基地声纳系统存在冗余信息的问题,基于线性最小二乘估计理论提出了一种定位优化算法,建立了T/R？R型声纳系统水下定位的数学模型。通过MATLAB软件的仿真分析,给出了影响该算法性能的各个因素,并与传统TOL算法进行了对比。仿真结果表明,采用线性最小二乘估计算法能更好地利用系统测量的冗余信息,显著提高双基地声纳基线区和侧边区的定位精度。该算法具有受基线长度和站址误差影响小等优点,是一种具有工程应用价值的双基地声纳定位算法。本文的研究可为多基地声纳定位优化问题的研究提供理论基础。     

双/多基地制导雷达距离解算精度及优化

首先介绍了双基地雷达距离解算模型,并对其距离解算误差进行仿真,结果表明双基地雷达在基线附近存在无法高精度定位的缺点。然后介绍了选优和LS两种数据融合算法,通过对两种优化算法进行系统仿真,结果表明,这两种算法均可获得较高的距离解算精度,很大程度上提高了基线附近定位精度,改善了系统的定位性能。     

双基地声测被动定位算法研究与仿真

声测被动定位是声学监视技术的重要研究内容。为了对低空飞行目标进行定位,在单基地声测被动定位的基础上,研究了双基地声测被动定位方法,推导出了三种不同单基地估计参数情况下的双基地定位算法和定位方差。仿真表明,当声学基阵的时间延迟估计误差相同时,利用单基地的方位角和俯仰角进行双基地定位,其定位精度要明显优于利用单基地斜距与方位角或单基地斜距与俯仰角进行双基地定位的情况,而且采用不同的声学基阵对双基地定位精度也有一定的影响。该研究成果可直接用于空中运动目标,如飞机、导弹和无人机等目标的声测被动定位。     

一种多基地声纳的联合估计定位算法

为了改善双基地声纳在某些区域(如基线区、发射和接收站的侧边区)定位性能,最有效的方法就是增加发射和接收站的数量,形成多基地声纳系统.而目前较成熟的多基地算法的测量子集都包含3个测量量,基于此提出了一种将基于波达时间的多基地声纳定位算法(TOL)和基于方位测量的多基地声纳定位算法(BOL)的测量子集进行联合估计,并将这种新算法与包含6个测量量的测量子集的多基地声纳定位算法做比较.仿真结果证明,提出的联合测量子集定位算法的定位精度要比多基地TOL、BOL以及多个测量的多基地声纳定位算法的定位精度都要高.     

多基地声呐接收机最优布阵的探讨

研究基于多声呐基阵的无源时差定位方法，从测时差定位原理入手，对定位误差与布阵几何的关系进行了分析，提出声呐基阵的最优布阵原则，对各布阵形式的定位精度进行仿真实验，给出最优布阵形式，仿真结果表明，该布阵形式在无源定位系统中有很好的应用价值。     

T2-R型多基地声纳定位精度研究

建立一种T²-R型多基地声纳定位的几何模型,提出利用时间-方位信息进行目标定位（MTBL)算法,并给出算法定位误差的几何分布。通过数值仿真,重点研究了基线长度、声源配置和测量误差对算法定位精度的影响,并对其他影响因素也作了定性分析。仿真分析结果表明：随着基线长度增加,大部分区域定位精度提高;在一定的声源配置方式下,算法精度对时间测量误差比较敏感,而方位测量误差对定位精度影响较小;合理进行声源配置,可以提高探测区域的平均定位精度。该研究为T²-R型多基地声纳的水下定位提供了理论依据。     

基于最佳线性无偏估计的双基地雷达走位方法

利用坐标转换后的伪测量值，根据最佳线性无偏估计原理，提出一种双基地雷达目标的定位方法并给出了算法定位误差的Cramer-Rao理论下限表达式，在不同噪声条件下对算法进行仿真计算，结果表明该方法可以显著提高双基地雷达目标的定位精度，其理论下限和仿真结果都明显优于最小二乘方法。     

Bistatic Sonar Localization Based on Best Linear Unbiased Estimation

A best linear unbiased estimation （BLUE） algorithm for bistatic sonar localization is proposed. The Cramer-Rao bound for bistatic Sonar and the geometrical dilution of precision （GDOP） in different conditions are given. The simulation results show that the location accuracy of BLUE algorithm is higher than the weighted least square method.     

加权最小二乘融合技术在主动侧杆中的应用

针对主动侧杆伺服跟踪系统中角位移传感器(rotary variable differential transformer,RVDT)和旋转变压器 去除噪声的问题,提出一种加权最小二乘(weighted least squares,WLS)算法。以主动侧杆系统为研究对象,在最小 二乘算法、递推最小二乘算法的基础上,对主动侧杆伺服跟踪系统进行分析,通过最小二乘算法、递推最小二乘算 法、加权最小二乘算法融合算法进行仿真。通过对比3 种融合算法的仿真结果,结果证明：该算法使伺服系统获得 了更精确的位置信息,具备去除噪声的优越性以及可行性。     

基于最小二乘法的牛顿迭代信源定位算法

文中结合多种信源定位技术中的定位精度问题，提出了一种基于最小二乘法的牛顿迭代定位算法．以水声定位为例．对该算法进行了计算机仿真．并与最小二乘法的仿真结果进行了比较，结果表明该方法对于提高信源定位精度是有效的。     

移动机器人的卡尔曼滤波定位算法改进与仿真

针对传统卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法应用于移动机器人定位系统时出现的误差值较大和算法发散现象,在定位算法中引入修正因子对状态估计方程进行优化.分析传统卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波的定位算法原理,研究运动过程中驱动力和摩擦力对移动机器人的影响,引入修正因子改进卡尔曼滤波算法,并对传统卡尔曼滤波算法、扩展卡尔曼滤波算法和改进算法做仿真对比和研究.仿真结果表明:修正因子对传统卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法都具有改进效果,能提高定位精度.     

单领航者相对位移测量的多自主水下航行器协同导航

针对单领航自主水下航行器(AUV)协同导航系统对定位精度和实时性的要求,提出了一种新的基于相对位移量测信息的协同导航方法.通过分析单领航AUV协同导航系统的定位原理和运动学模型,结合相邻采样时刻主、从AUV间相对位置的几何关系及航位推算信息,利用扩展的Kalman滤波(EKF)导航算法实现对从AUV的定位估计.与已有的...     

基于粒子滤波的移动机器人跟踪定位算法

针对移动机器人在非线性系统中匀速运动的实时跟踪定位问题,对基于粒子滤波的移动机器人跟踪定位算法进行研究.在控制系统中引入粒子滤波算法,并在此基础上引入退化因子,最后进行仿真验证.结果表明:该算法能避免粒子滤波算法在非线性系统的失效和单样本等问题,改善移动机器人在跟踪定位系统中的非高斯噪声影响,明显提高移动机器人定位精度.