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In this paper, the problem of underwater passive target motion analysis (TMA) in three dimensions is discussed using the measurements of passive bearings and elevation and frequency on the condition that acoustic source and observer are in different horizontal planes. Simulation results with both of the PLE (pseudo-linear estimation) and MLE (Maximum likelihood estimation) show that the TMA method is effective in oceanic environment. Its error covariance curves tend to its Cramer-Rao lower bounds. 相似文献
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为对水下近场目标进行定位和识别,设计了一种小型水下近场目标声探测系统。该系统采用水听器十字阵对目标进行被动方位估计和主动声纳测距相结合的工作方式。为验证声纳探测系统设计的可行性,设计了一个水下目标方位估计的水池实验,该实验系统利用LabVIEW便捷的数据采集和存储功能及MATLAB对算法的强大仿真能力,方便地实现了对水声信号的采集和分析。这种探测系统的设计可为水听器布阵和相关算法的选择提供参考。 相似文献
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水下小目标精细成像对于正确识别水下目标具有重要意义。目前,多波束成像声呐和条带合成孔径声呐是获取水下小目标图像的主要手段。水下目标的判别主要利用了目标图像的亮点特征,即使是同一目标从不同方位观测时得到的结果也可能差异较大,这给快速识别确认目标带来了困难。为解决该问题,提出了利用圆周合成孔径声呐对水下小目标进行水声层析成像信号处理方法,提高了声呐的多角度融合观测能力。仿真及试验数据处理结果表明,合成孔径声呐层析成像方法能够获得目标外形轮廓精细特征,有利于水下小目标的正确识别。 相似文献
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在现代被动声纳系统中,水下目标的自动识别是关键技术之一。文章对被动声纳目标识别的特征提取、特征选择和分类器设计方面进行了回顾。对LOFAR,DEMON和小波变换等特征提取技术进行了讨论,分析了特征优化的重要性和专家系统和神经网络等分类器的优缺点,并简要分析了该领域的过去、现在和未来。 相似文献
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目标识别是声纳的主要功能之一,其性能包括识别正确率、泛化能力和识别距离。由于数据样本的保密特性,声纳目标识别系统设计有其自身特色。在设计过程中,应首先降低对数据样本的依赖,把目标辐射噪声的机理分析、组成、运动规律等知识巧妙地运用到系统设计中;其次还应尽可能提高泛化率,以提高声纳目标识别系统对未见过的样本的正确识别能力。讨论了声纳目标识别流程、声纳目标识别系统的设计方法;在声纳目标识别系统的性能评估中,给出了目标识别距离的估算方法。 相似文献
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以提取得到的被动声呐目标功率谱特征为基础,采用二进制粒子群(Binary Particle Swarm Optimization, BPSO)优化算法和k最近邻(k-Nearest Neighbor, KNN)分类算法相结合的BPSO-KNN算法进行特征选择和参数优化,分别用KNN分类算法和BPSO-KNN分类算法对实际得到的四类海上被动声呐目标进行分类识别。结果表明,BPSO-KNN算法可对提取的功率谱特征进行特征优化选择,并对KNN分类器进行参数优化,提高了对四类目标的分类精度。该算法在被动声呐目标分类识别方面有参考价值。 相似文献
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针对实际被动声纳信号宽带非平稳且统计特性无法预知的特点,由宽带卷积混合模型,建立了融合时间延迟结构与非参数化特性的代价函数,通过核密度技术同时估计目标源的概率密度函数和解混矩阵,并对估计的最优解混矩阵与目标源信号求取每个频点内方位能量谱,最后累加所有子带构成宽带方位能量谱。宽带仿真结果与实际海试表明本文方法在方位分辨率和估计精度方面接近最小方差无失真响应(Minimum variance distortionless response, MVDR)和多重信号分类(Multiple signal classification, MUSIC)算法,在弱目标检测方面具有一定优势。 相似文献
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在实际水下目标跟踪系统中,由声纳获得的速度量测是一个相对径向速度,并且量测噪声是非白的,为此提出了基于扩展量测和扩展状态的混合坐标系下水下目标跟踪算法。该方法把径向速度量测引入观测模型,提高了目标的状态估计精度和收敛时间;引入了扩充向量,克服了实际水下目标观测噪声非白的影响。提出了水下多目标跟踪水池试验方法。该方法应用静态长线阵和多目标信号源在水池实现了多目标和跟踪体之间的相对运动的模拟。水池试验结果表明所提出的方法性能明显优于基于量测转换跟踪方法(如MC方法),具有重大工程应用价值。 相似文献
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Bearing-only passive target tracking is a well-known underwater defence issue dealt in the recent past with the conventional nonlinear estimators like extended Kalman filter (EKF) and unscented Kalman filter (UKF). It is being treated now-a-days with the derivatives of EKF, UKF and a highly sophisticated particle filter (PF). In this paper, two novel methods based on the Estimate Merge Technique are proposed. The Estimate Merge Technique involves a process of getting a final estimate by the fusion of a posteriori estimates given by different nonlinear estimates, which are in turn driven by the towed array bearing-only measurements. The fusion of the estimates is done with the weighted least squares estimator (WLSE). The two novel methods, one named as Pre-Merge UKF and the other Post-Merge UKF, differ in the way the feedback to the individual UKFs is applied. These novel methods have an advantage of less root mean square estimation error in position and velocity compared with the EKF and UKF and at the same time require much lesser number of computations than that of the PF, showing that these filters can serve as an optimal estimator. A testimony of the afore-mentioned advantages of the proposed novel methods is shown by carrying out Monte Carlo simulation in MATLAB R2009a for a typical war time scenario. 相似文献
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在从信号处理的角度,就干扰信号对被动声呐系统的目标信号检测、目标方位估计、接收系统饱和等方面的典型情况进行了仿真分析,定义了噪声掩盖比、方位偏离度、噪声阻塞级等参数,用以表征干扰信号对被动声呐系统的影响,并给出了典型的仿真结果。 相似文献