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。     

双基地加权最小二乘估计算法定位精度研究

本文通过将双基地声呐中发射和接收站的测量数据进行融合处理,提出了基于加权最小二乘估计(WLS)的双基地声呐定位优化算法,给出了算法的原理和误差分布.通过数值仿真,研究了系统参数对算法定位精度的影响,给出了不同条件下定位误差的几何分布.并将该算法与单纯基于声波到达时间算法的定位性能进行了比较.仿真结果表明,双基地WLS算法充分利用了双基地系统的冗余信息,具有较高的定位精度.该研究为多基地声呐水下目标的探测、定位和跟踪提供了理论依据.     

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.     

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。     

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.     

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。     

基于线性最小方差和递归最小二乘的融合算法

针对目前水下目标定位的数据融合算法定位误差较大,精度缺乏良好性能的情况,提出一种应用于水下分布式探测考虑节点可信度的基于线性最小方差估计(LMSE)和递归最小二乘(RLS)的自适应融合算法。该算法采用两级自适应调整得到最优加权因子,首先利用线性最小方差估计(LMSE)算法得到权系数的初始值,然后利用训练节点和递归最小二乘(RLS)算法自适应地调整达到最优。对水下静态和运动目标定位进行的仿真表明,相比单传感器定位,提出的融合算法的定位精度有约1～2个数量级的提高。     

双基地声纳探测范围分析

双基地声纳在一定程度上综合了单基地主动和被动声纳的优点,具有扩大探测范围的优势,但并不能够在全方位上都获得探测距离优势,在某些方位上甚至不如等效单基地声纳。在双基地声纳系统中,根据能量关系推导出双基地声纳系统最大可探测范围的数学模型,并进一步定量分析了基线长度、等效半径与探测范围和各个方位上的探测距离的关系,提出了优势区域、优势角的概念。在此基础上,给出了不同情况下双基地声纳的几种优化使用配置方案。     

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。     

基于贝叶斯估计的加权最小二乘分布式融合

针对不同观测矩阵加权最小二乘算法没有考虑到模型参数本身信息的共同缺点,提出基于贝叶斯估计的带不同观测矩阵的加权最小二乘分布式(Bayes Estimation Weighted Least Square,BEWLS)融合Kalman滤波算法。该方法首先采用推广的离散卡尔曼滤波对非线性系统线性化,然后在考虑模型参数本身的先验信息条件下,采用基于贝叶斯(Bayes)估计方法对Kalman滤波算法的观测方程进行加权最小二乘融合。BEWLS融合算法减少了计算负担,提高了融合精度,便于实时应用。理论和仿真证明:BEWLS融合具有优越性。     

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.     

基于纯方位角测量的水下目标被动跟踪技术

水下目标的被动跟踪技术在军事上具有重要的应用价值,为了解决基于纯方位角测量的水下目标被动跟踪技术在实际应用中的问题,研究了几种适合于单、双观测站的水下目标被动跟踪算法.分别对伪线性估计算法、扩展卡尔曼滤波算法、无迹卡尔曼滤波算法在不同参数情况下的性能进行了详细的仿真与分析.仿真结果表明,静止单观测站虽不能获得目标的完全观测,但是在具有一定先验信息的情况下,伪线性估计算法也可以实现对目标轨迹的估计;双观测站可以获得对目标的完全观测,并且在观测方程严重非线性的情况下,无迹卡尔曼滤波方法的性能要优于扩展卡尔曼滤波方法.仿真结果对工程应用具有重要的参考价值.     

多基地声纳配置策略研究

本文提出了一种基于检测覆盖范围的多基地声纳配置策略。首先，根据声纳的作用距离公式，分析了双基地声纳的检测覆盖范围特性，它为卡西尼卵形线包围的区域；然后，将此特性推广到三基地和多基地声纳，指出多基地声纳的检测覆盖范围主要与发射、接收机的位置有关，且检测覆盖区域主要集中在发射、接收机附近；最后，在对多基地声纳模型进行部分简化的基础上，提出一种用圆来代替检测覆盖区的多基地声纳配置算法。该算法经过仿真验证，表明配置效果较好。     

双基地声纳混响建模分析

在浅海环境下,混响是影响双基地声纳系统性能的主要因素,基于双基地声纳的几何特点,对接收端的混响进行了建模,并在接收端具有指向性的条件下,得出了混响面积以及接收端信混比的计算公式,对不同条件下接收端的混响强度以及信混比的变化进行了仿真分析,得到了不同条件下双基地声纳接收混响强度与收发位置、信号脉宽以及接受指向性的关系。     

基于图像声纳SLAM算法在AUV组合导航中的应用

为了在有限的体积、功耗及成本范围内提高自主水下航行器（AUV）远程、深海导航定位精度,提出了将基于图像声纳的同时定位与地图创建（SLAM）方法应用于AUV水下组合导航系统,利用图像声纳获取AUV与地形特征点之间的距离和3D方位数据,结合捷联惯性导航系统（SINS）得到的导航数据,通过扩展卡尔曼滤波（EFK）方法对载体状态和地图状态进行连续并行估计和量测,将得到的误差估计反馈回SINS进行修正,可抑制其随航行时间和距离增加的姿态、速度和位置误差。此外,在地形特征点向量中加入声学尺寸元素,可提高特征识别的准确性。仿真结果表明,在持续观测到有效的地形特征点条件下,惯导误差得到了较好抑制,特别是在AUV返程或往复巡航过程中,重复观测到同一地标时,可大幅提高水下组合导航的定位精度。     

水下目标回波亮点高分辨方位估计与仿真

水下目标回波亮点识别技术是现代声纳系统与水声对抗的一个极为重要的组成部分。基于单源方位精估的短脉冲切割方法,对于发射信号为长脉冲以及正横中轴方位下的目标回波亮点方位估计效果较差。因此研究基于多源的水下目标回波亮点高分辨方位估计方法具有重要的应用价值。本文重点研究了水下目标回波亮点高分辨方位估计方法,首先采用基于共轭倒序阵盖氏圆准则的方法对目标回波进行解相干和亮点数估计,然后在此基础上进行目标回波空间谱估计以获得目标亮点的方位。在具体仿真过程中,采用板块元散射方法仿真目标回波,并在此基础上进行高分辨方位估计,取得了较好的仿真效果。结果表明,本文的研究对于正横中轴方位的潜艇目标识别具有一定的应用价值。