移动平台超短基线阵实现水下目标高精度定位

针对自主式水下航行器如AUV(Autonomous Underwater Vehicle)等水下移动平台,提出了一种超短基线多元阵的快速收敛的高精度声定位方法。通过对比超短基线多元阵定位误差的克拉美罗下界,对阵型结构和阵元数目进行了优化,确定优化的阵列为9元立方阵;融合移动平台行进过程中的多次定位结果,进一步降低定位误差;并利用梯度下降法实现平台轨迹优化,使得系统最快收敛到需要的定位精度。仿真结果表明,在1000 m距离内,利用优化轨迹可以将定位均方根误差快速收敛至预设的0.2%以内.此外,对于海试实验采集数据的目标定位结果显示,对距基阵约700 m及400 m的目标,5元阵定位标准差相较4元阵缩小了约2 m及1 m,验证了多元阵定位方法在实际海洋环境中的有效性.     

水下垂向运动目标的海底多基站声定位方法及精度分析

针对水下垂向运动目标具有瞬变运动特性、难以对其轨迹进行高精度和高帧率测量的问题,提出一种有水声信标的海底多基站声定位模型,基于高斯-牛顿法给出求解算法,证明了算法满足局部线性收敛条件。数值仿真和精度分析表明,基站站址误差、声速误差和信号时延估计误差通过测量斜距传播到目标位置参数,误差传播过程受接收基阵几何构型、目标相对位置及水声学约束条件等因素影响。在多个海底基站共面条件下,补充海面基站可改进垂向测量能力。利用该方法对全区域进行精度估计,获取了定位性能在空间分布上的细节特征。以水平范围1 km×1 km、水深60 m的海区计算,对于由13个海底基站和1个海面基站构成的14元测量阵,目标运动深度范围为35～60 m,在x, y, z三个方向的均方根误差(RMSE)平均值分别为0.30 m, 1.47 m, 0.34 m。本文工作为水下垂向运动目标定位提供了一种技术途径,可为测量系统的论证设计提供参考。     

海洋声学环境下水中声源的时延估计法定位精度分析

水中声源的定位精度受到海洋声学环境的重要影响。结合海上试验的实际应用,分析了水下观测平台采用时延估计法对声源的定位精度问题。根据理论分析,计算了时延估计误差、海洋中声速不均匀、平台非稳性、及声传播起伏等因素引起的俯仰角和方位角误差。利用误差传递公式,获得了上述因素引起的不同平台深度下,不同距离声源的定位误差。比较了采用平面阵与立体阵、是否补偿声线弯曲效应等条件下定位误差的变化,并通过海上试验结果进行了部分验证。研究结果表明,海洋声速不均匀对定位误差的贡献最大。采用立体阵代替平面阵、测量海洋声速剖面并补偿声线弯曲引起的定位误差,在1000m距离上可使定位相对误差从最大30%降低到约10%,有效提高了较远距离上的定位精度。研究结果对于采取措施提高水中声源的定位精度有指导意义。     

小尺寸矢量阵的多极子指向性低频测试与校正技术

提出一种在有限空间中小尺寸矢量阵的低频工作段测试与校正技术.在低频测试技术的建立中,引入瞬态段信号以消除有限空间内的多途作用。同时,考虑矢量阵特性下的偏心旋转效应,建立有限空间中的小尺寸矢量阵的阵列流形及其校正方法,在理论上保证基阵误差与被测环境的独立性。然后根据仿真计算与水池实测结果分析瞬态段信号作为校正测量信号的有效性,验证校正模型的合理性与优势。最后通过小尺寸基阵多极子指向性的实现情况给出本文有限空间测量技术的可靠性。结果表明,本文所提技术可有效避免有界空间中的多途影响,实现小尺寸矢量阵的低频测量,为水下小尺寸矢量阵的后续应用提供可靠依据。     

稀疏贝叶斯学习远近场混合源定位方法

针对远、近场混合源定位,提出一种基于稀疏重构理论框架的远、近场混合源分离和定位算法。该算法充分考虑平面波导向矢量和球面波导向矢量的相关特性,利用远、近场声源在阵列上的响应机理的差异,针对远、近场区域分别构造过完备字典,采用多测量矢量模型下的稀疏贝叶斯学习算法重构远近场混合源的空间谱,同时完成远近场混合源的分离和定位。本文算法可以在半波长间距布放的线列阵下对混合源进行定位,适用于高斯和非高斯信号,且无需信源数和噪声功率等先验信息,并具有较高的分辨力和定位精度·计算机仿真结果验证了算法的有效性。     

格林函数解卷积处理的阵不变量浅海无源定位

水下声源无源定位是声呐技术重要的研究方向。针对水下声源无源定位问题,本文提出了一种基于格林函数解卷积处理的阵不变量无源定位方法。该方法使用盲解卷积算法从水平阵接收信号中提取时域格林函数,然后采用空域解卷积方法处理得到的时域格林函数,获得波束时间偏移,从波束时间偏移中计算得到阵不变量,解算目标距离,从而实现声源定位。区别于常规阵不变量方法,该方法可以得到更精确的波束时间偏移,从而提升了声源定位精度。仿真和实验数据结果表明,在小孔径水平阵情况下,基于格林函数解卷积处理的阵不变量浅海无源定位方法相较于常规时域处理方法的距离估计精度提高近 40%。     

浅海声速剖面与移动声源的跟踪定位

在水平非均匀分布的浅海环境中,针对移动声源跟踪时,声速剖面的变化会对声场产生影响,提出了一种利用集合卡尔曼滤波算法的声速剖面跟踪反演和移动声源跟踪定位的方法。首先,将声速剖面进行距离和深度的参数化表示,从而将对声速剖面的跟踪转化为对声速剖面前3阶经验正交函数系数的跟踪;其次,通过将声源状态信息和声速剖面信息表示为状态变量,而将垂直线列阵接收到的声场信息作为测量值建立状态-测量模型,然后利用集合卡尔曼滤波方法对模型状态变量进行跟踪。仿真结果得出:声速剖面跟踪反演的均方根误差和移动声源跟踪定位的绝对误差都非常小,对声源的跟踪定位精度很高。并且通过增加集合样本数、增加接收信号信噪比以及增加接收阵元数目都可以提高跟踪定位结果精度。最后,利用东海实验数据对本方法进行了验证。     

基于高密度台阵的小尺度区域微震定位研究

准确的震源定位是微震研究的基础。针对微震定位误差较大的情况,探究了台阵密度同定位误差之间的联系。通过建立了立体监测体系模型,以到时差为变量建立目标方程,采用粒子群算法进行定位求解,研究了定位方法、波速误差和震源位置对定位的影响;根据现场试验,分析了台阵密度对定位的影响。研究发现,波速误差对定位误差有着极大影响,且定位波速过小带来的误差更大;台站包络范围内的定位效果好于外部,波速误差越大,效果越明显。台阵密度对定位的影响体现在两方面:第一,台站阵面数量,定位精度从高到低依次是多阵面,近震源单阵面,远震源单阵面;第二,台站的数量,采用多阵面定位时,震源定位误差同台站数量呈负指数相关。研究成果可以为矿山微震监测和中小尺度微震的研究提供一定的参考作用。     

一种贝叶斯优化RSSI和ILS的室内定位算法

基于接收信号强度RSSI(received signal strength indicator)测距定位算法被广泛应用。针对WSNs(wireless sensor networks)中对定位算法要求定位精度高、功耗小的需求,提出了一种贝叶斯(Bayesian)优化RSSI和迭代最小二乘的室内定位算法。首先分析了RSSI测距模型;然后考虑室内环境对RSSI值的影响,采用贝叶斯概率模型处理RSSI的测量值,并筛选出"大概率"的RSSI值,再进行均值处理,从而获取精确的测距数据;最后利用最小二乘法估计未知节点位置,并依据Crossbow公司生产的Telos系列TelosB节点设计了测距实验,对获取的多组数据进行分析。实验结果表明,该算法具有低的平均定位误差和稳定的定位精度。     

基于自适应混合差分进化算法的大规模稀布子阵优化设计

本文对大规模宽带稀布线阵采用子阵划分的方法进行优化设计。将大规模阵列划分为若干个子阵降低了优化的计算量;通过每个子阵和子阵间的不等间距设计有效地降低了栅瓣。以宽带类八木印刷天线为例,采用自适应混合差分进化算法同时优化阵列的单元间距和激励系数,分别对笔形波束、扫描波束以及单脉冲波束做了优化设计,结果表明该方法是可以有效解决大规模稀布子阵优化问题。