被动定位算法研究

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无线传感网信号被动定位关键技术研究

无线传感网信号被动定位关键技术研究无线传感网信号被动定位关键技术研究引言无线传感网（Wireless Sensor Network, WSN）是由大量分布在目标区域的自主传感器节点组成的网络系统。

传感器节点具备感知、处理和通信能力，能够实时收集环境信息并传输给监控中心。

无线传感网信号被动定位是无线传感网中的一个重要问题，通过分析被动接收的信号，可以利用多普勒效应、信号时延以及信号强度等信息，实现对目标的准确定位。

本文将重点探讨无线传感网信号被动定位的关键技术。

一、多普勒效应原理多普勒效应是指当天线与目标物相对运动时，信号频率发生变化的现象。

利用多普勒效应进行被动定位的方法被称为多普勒定位。

在无线传感网中，传感器节点通常通过接收目标发出的信号来感知目标的位置。

当目标与传感器节点之间存在相对运动时，接收到的信号频率将发生改变。

通过测量信号频率的变化，结合目标与传感器节点之间的相对速度，可以推算出目标的位置信息。

二、信号时延测量技术信号时延测量是无线传感网信号被动定位中的另一个关键技术。

当目标发出信号后，时间延迟是信号从目标到传感器节点所需的时间量。

利用时间延迟进行被动定位的方法被称为时延定位。

传感器节点可以通过记录信号抵达时间的差异，计算出目标与传感器节点之间的距离，并进一步推算出目标的位置。

三、信号强度定位技术信号强度定位是通过测量接收到的信号强度来实现被动定位的一种方法。

在无线传感网中，信号强度通常是以接收到的信号功率来衡量的。

目标与传感器节点之间的距离越近，接收到的信号功率越大；距离越远，信号功率越小。

因此，通过测量接收到的信号功率，可以推断目标与传感器节点之间的距离和位置。

四、信号融合与算法优化在无线传感网信号被动定位中，通常会采用多种技术进行融合，以提高定位精度。

信号融合可以有效地利用多个传感器节点所接收到的信息，对目标进行更准确的位置推算。

此外，为了进一步优化定位算法，还需要考虑目标移动速度、传感器节点分布、传感器节点位置误差等因素，对算法进行优化和改进，提高定位的精度和鲁棒性。

多径时延估计及被动定位基本问题研究的开题报告

多径时延估计及被动定位基本问题研究的开题报告1. 研究背景和意义在现代定位技术中，利用多径时延估计和被动定位算法可以实现目标物体的准确定位。

多径时延估计是指利用信号在传播过程中存在的多条路径（多径）来估计信号传输的时间延迟，从而确定信号源的位置。

而被动定位算法则是通过接收信号的方向信息，即信号到达接收器的方向角度，来推断信号源的位置。

多径时延估计和被动定位算法在无线通信、雷达探测、声呐定位等领域有着广泛的应用。

例如，在移动通信系统中，多径时延估计可以用于卫星导航、蜂窝网络及无线定位系统；在军事领域中，多路径时延估计和被动定位算法则广泛应用于雷达探测、火箭导航和机器人等。

本研究的意义在于深入研究多径时延估计和被动定位算法，探索其基本问题，并解决实际应用中的关键问题，为现代定位技术的研究和应用提供更可靠的理论基础和实践指导。

2. 研究内容和目标本研究的基本问题包括多径时延估计中的多径信号分离和多路径组合，以及被动定位算法中的方向角度测量和定位算法设计。

具体而言，研究内容包括：（1）多径信号分离：通过解决多径信号混叠问题，找到正确的多径信号并将其与目标物体的位置相联系。

（2）多路径组合：通过多径信号的组合计算，确定目标物体的位置，并提高定位精度。

（3）方向角度测量：利用多个接收器接收信号，并通过信号到达的方向角度来确定信号源的位置。

（4）定位算法设计：设计合适的理论模型和算法，并使用实际数据进行仿真和测试，验证算法的有效性和可靠性。

本研究的目标是建立多径时延估计和被动定位算法的理论框架和应用方法，提高定位精度和可靠性，为实际应用提供更好的支持和指导。

3. 研究方法和技术路线本研究将采用的主要研究方法和技术路线包括：（1）理论分析：通过理论计算和分析，研究多径时延估计和被动定位算法的基本问题和解决方法。

（2）仿真测试：使用MATLAB软件进行模拟仿真，生成实验数据，并进行算法测试和验证。

（3）实际测试：在实际场景下，进行实际测试和数据采集，验证算法的实际应用效果。

水声被动定位中的机器学习方法研究进展综述

ＯｖｅｒｖｉｅｗｏｆＭａｃｈｉｎｅＬｅａｒｎｉｎｇＭｅｔｈｏｄｓｉｎＵｎｄｅｒｗａｔｅｒＳｏｕｒｃｅＬｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ
ＮｉｕＨａｉｑｉａｎｇＬｉＺｈｅｎｇｌｉｎＷａｎｇＨａｉｂｉｎＧｏｎｇＺａｉｘｉａｏ
（ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＡｃｏｕห้องสมุดไป่ตู้ｔｉｃｓ，ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｃｏｕｓｔｉｃｓ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１９０，Ｃｈｉｎａ）
收稿日期：２０１９－０５－２８；修回日期：２０１９－０８－２０基金项目：国家自然科学基金资助项目（１１４３４０１２，１１８７４０６１）；中国科学院青年创新促进会资助项目
第９期
牛海强等：水声被动定位中的机器学习方法研究进展综述
１４５１
参数的数学模型进行训练，可生成含有训练数据内在统计特征的拟合器。从这个角度看，机器学习方法是一种可应用于最优化问题求解的普适性的框架。因此，其可被应用于其他多个自然科学领域。水声远程被动定位问题是根据观测到的远距离声源辐射的声压数据，通过合适的信号处理算法，在空域内寻找声源最优或最可能的位置。显然，给定合适的经过预处理之后的训练数据，该问题可用机器学习方法进行求解。例如，将机器学习用于分类问题时，模型的输出为可能类型的概率分布。类似地，寻找最优声源位置也可作为机器学习的分类问题进行求解，此时模型输出为声源距离或深度的概率分布。本文对基于机器学习的水声被动定位算法进行综述，通过对目前最新的研究成果进行引述，重点讨论和给出所涉及到的算法理论基础、单阵元及阵列的前端信号预处理算法、模型选择和训练及性能评价等。

三站目标被动定位数据处理算法研究

关键词：三站定位；滤波；精度分析；仿真
中图分类号：Ｔ９１Ｎ７
文献标识码：Ａ
文章编号：１０— ９（０７０—５５５０９５６２０）０６— ８３０
ＡｌｏｉｈｅｅｒｈｆｒＰａｓｖｃｔｎｏｅｓｇｇｒｔｍＲｓａｃｏｓｉｅＬｏａｉｇＰｒｃｓｉｎ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｔａｇｔｌｃｔｎａｅｎｔｅｍｅｓｒｎｆｔｅａｉｔｎｌｖｔｏａａｏａｇｔｓａｎｗｙｏｒｅｏａｉｇｂｓｄｏｈａｕｉｇｏｈｚｍｕｈａｄｅｅａｉｎｄｔｆｔｒｅｓｉｅｗａｆｔｒｅｓｓｖｃｔｎ．ｎｔｉａｒａａｇｒｔｍｏｍｕａｆｒｔｒｅｓａｉｎｌｃｔｎｕｏｗａｄ，ｅｅａｌｒｎａｇｔｐａｉｅｌａｉｇＩｈｓｐｐｅ，ｌｏｉｈｆｒｌｈｅｔｔｏａｉｇｉｐｔｆｒｒｓｖｒｌｔｉｇｏｏｏｓｉｆｅａｇｒｔｍｓｉｄｓｕｓｄｐｒｃｓｏｎｌｓｓｆｒｄｆｒｎａｇｔｃｔｎｎｌｅｉｇａｇｒｔｍｓｉｏｌｏｉｈｓｉｃｓｅ，ｅｉｉｎａａｙｉｉｅｅｔｔｒｅｓｌａｉｇａｄｆｔｒｎｌｏｉｈｓｃｍｐｌｔｄａｏｆｏｉｅｅ，ｎｄｉｌｔｅｒｓｌｓｍｔｔｄｂｏｆａｌｈｅｕｔｉｉｉａｅｙｃｍｐｔｒｎｙｕｅ．Ｔｈｅｅｒｈｓｏｈｔｔｒｅｓｓｖｏａｉｇａｄｔａｋｎａｅｅｒｓａｃｈｗｓｔａａｇｔｐａｉｅｌｃｔｎｎｒｃｉｇｃｎｂａｈｅｅｙｍｅｕｉｇｏｈｚｍｕｈａｄｅｅａｉｎｄｔｆａｇｔ．ｅａａｅｉｅｅｒｈａｄｄｓｕｓｏｎｔｅｃｉｖｄｂａｒｎｆｔｅａｉｔｎｌｖｔｏａａｏｒｅｓＴｈｃｄｍｃｒｓａｃｎｉｃｓｉｎｉｈｓｔｒｉｌｃｕｌｉｆｒｉｌｒａｐｌａｕ．ａｔｃｅａｔａｌｓｏａｔｕａｐｉｄｖｌｅｙｐｃｅＫｅｒｓＴｈｅｔｔｏｏａｉｇＦｉｅｉｇＰｒｃｓｏｎｌｓｓＩｉａｉｇｙｗｏｄ：ｒｅｓａｉｎｌｃｔｎ；ｌｒｎ；ｅｉｉｎａａｙｉ；ｍｔｔｎｔ

空中机动目标的红外单站被动定位算法分析

ＡｂｔａｔＴｅｐｓｉｅｉｆａｅｎ－ｔｔｎｌｃｔｎａｇｒｔｍｏｂｌａｇｔｓｉｖｓｇｔｄＴｅｐｓｉｅｌｃｔｎｓｒｃ：ｈａｓｎｒｄｍｏｏｓａｉｏａｉｏｈｆｒｍｏｉｔｒｅｓｉｎｅｔａｅ．ｈａｓｖｏａｉｖｒｏｏｌｉｅｉｏｐｙｉａｄｌｎｅｒｌｔｄａｇｒｔｍｏｂｌａｇｔａｅｅｔｂｉｈｄＴｅａｇｒｈｉｉａｅａｌｅｅｆｃｉｅｈｓｃｌｍｏｅｄｔｅａｅｌｏｈｆｒａｈｉｍｏｉｔｒｅｘｓａｌｅ．ｈｏｔｍｎｔｓｐｐｒｃｌｂｆｔ — ｅｓｌｉｈｅｖ
在现代战争中，中运动目标对地面武器装备空的生存提出了严重挑战。地面装备的辐射信号一旦被敌方获取，很快就会遭到反辐射导弹等武器的打击。若能在有效隐蔽情况下对地面武器装备系统配备无源探测和定位设备，就能对来袭目标进行有效
对抗。有关红外单站无源探测系统对空中机动目标
Ａｎｌｓｓｏｈｅｌｃｔｏｌｏｉｈｏｏｉａｇｔａｅｎａｙｉｆｔｏａｉｎａｇｒｔｍｆｒｍｂｌｔｒｅｓｂｓｄｏｅ
ｍｏｏｓｔｏａｓｖｎｒｒｄｍｅｈｄｎ－ｔｉｎｐｓｉｅｉｆａｅｔｏａ
ｔａ％ｏｅｓｏｅｄｓａｃｏｔｒｅｌｔｒ．ｈｃａｉｆｓｔｅｓｅｉｃｔｎｒｑｉｅｎｆｍｏｏｓａｉｎｉ — ｈｎ５ｆｔｌｐｉｔｅｆｍａｇｔｔｐａｆｍｗｉｈｓｔｉｐｃｆａｉｅｕｒｍｅｔｏｎ－ｔｔｈｎｒｏｏｓｅｈｉｏｏｎｆａｅａｓｅｌｃｔｎｒｒｄｐｓｉｏａｉ．ｖｏ

两种TDOA定位算法在水声被动定位下的精度分析

ＡｃｃｕｒａｃｙＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＴｗｏＴＤＯＡＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓｉｎＰａｓｓｉｖｅＵｎｄｅｒｗａｔｅｒＡｃｏｕｓｔｉｃＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ
￡ｕＫｉｏ￣ｎｓｉｎａ＃ｒｉｎｇ
嘲髓擞感
响 ⑧ 蛳囿＠＠ ⑨凹ｓ锄＠匡闶６闶＠法在水声被动定位下的精度分析
焦小涛，李建昌，门丽娟
基站的位置为（，Ｙ），ｉ＝０，１， …，；ｉ＝０表示主站，ｉ＝１，２， …，ｎ分别表示个副站。设被测目标的位置
为ｘ，Ｙ），ｒｉ表示目标与第ｉ个副站之间的距离， △ ｒ表示目标到第ｉ个站与到主站之间的距离差］，用方程
表示为ｒｒ２０＝（ — ｏ）＋（Ｙ— Ｙｏ）
｛ｒ＝（一）＋（Ｙ — Ｙｉ）
【Ａｒ＝ｒ一ｒ０＝ｃｄｉ
（１）
ＪＩＡＯＸｉａｏｔａｏ，ＬＩＪｉａｎｃｈａｎｇ，ＭＥＮＬｉｊｕａｎ
（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｘｉ ’ ａｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ ’ ａｎ７１００２１，Ｃｈｉｎａ；

有色噪声条件下的目标被动定位算法研究

ＫａｌｍａｎＦｉｌｔｅｒ（ＥＫＦ）ａｎｄｔｈｅｃｏｌｏｒｅｄｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｎｏｉｓｅＥＫＦａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｅｑｕａｔｉｏｎｒｅｃｏｎｓｔｒｕｅ —
ｗｉｔｈｃｏｌｏｒｅｄｂｅａｉｒｎｇ —ｏｎｌｙｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ．Ｓｅｃｔｉｏｎ１ｂｉｒｅｆｓｔｈｅｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｆｏｒａｎｔｉ —ｒａｄｉａｔｉｏｎｗｅａｐｏｎｐａｓｓｉｖｅｌｏｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｕｓｉｎｇＢｅａｒｉｎｇｏｎｌｙｍｅｃｈａｎｉｓｍ．Ｓｅｃｔｉｏｎ２ａｎｄ３ｐｒｅｓｅｎｔｓｔｈｅｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌＥｘｔｅｎｄｅｄ
摘要：关于研究反辐射武器目标准确被动定位问题，针对只测角（Ｂｅａｒｉｎｇｏｎｌｙ）体制的反辐射导引头测量信号中含有有色噪声会引起定位不准确。为解决上述问题，提出了一种采用观测方程重构思想的适合有色噪声条件下的被动定位滤波算法，
并采用三维空间弹道数据开展了上述方法与常规推广卡尔曼滤波（ＥｘｔｅｎｄｅｄＫａｌｍａｎＦｉｈｅｒ，ＥＫＦ）的被动定位精度对比仿真。

TDOA被动定位方法及精度分析概要

TDOA 被动定位方法及精度分析Ξ杨林周一宇孙仲康(国防科技大学电子工程学院长沙 410073摘要本文提出了一种利用多站 TDOA 信息对辐射源定位的非线性方程组求解方法 , 该方法简洁准确 , 无需作迭代运算 , 计算量小。

文中给出了该定位方法的精度分析 , 最后给出了在具体布站条件下的受控区域内的 GDO P 分布。

关键词无源定位 , TDOA , 时差定位 , 精度分析 , GDO P 分类号 TN 953. 7T DOA Pa ssive L oca tion Yanglin (In stitu ic , D T , Changsha , 410073Abstract , , , and com p u tati onally effcien t so lu ti on of non linear equati on of em po siti on based on the ti m e differences of arrival (TDOA m ea 2su red by lti on is p ropo sed in th is p ap er . T he accu racy analysis of the locati on m ethod is also p resen ted . F inally p erfo rm ance evaluati on resu lts of em itter locati on by u sing TDOA info rm ati on are illu strated by som e grap h s of Geom etrical D ilu ti on of P recisi on (GDO P under vari ou s conditi on s in the sp ecific su rveillance regi on .Key words Passive L ocati on , TDOA , TDOA L ocati on , A ccu racy A nalysis , GDO P无源定位系统本身不发射电磁波 , 完全是被动工作的 , 因此具有隐蔽性好的优点 , 对于提高系统在电子战环境下的生存能力具有重要的作用 [1]。

三元阵被动定位中时延差估计算法研究

ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｆｏｒｔｉｍｅｄｅｌａｙｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄｍｅｔｈｏｄｓｏｌｖｅｓｐｈａｓｅａｍｂｉｇｕｉｔｙｉｓｓｕｅｉｎｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌｔｈｅｃｒｏｓｓ — ｓｐｅｃｔｒａｌｍｅｔｈｏｄ，ａｎｄｅｎｈａｎｃｅｓｔｈｅｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓｏｆｃｒｏｓｓ — ｓｐｅｃｔｒａｌｍｅｔｈｏｄｉｎｐｒａｃｔｉｃａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｔｉｍｅｄｅｌａｙｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｏｂｔａｉｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｃｏｎｔａｉｎｓｃｙｃｌｅｖａｌｕｅａｎｄｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｖａｌｕｅ．Ｔｈｅｃｙｃｌｅｖａｌｕｅｉｓｏｂｔａｉｎｅｄｂｙｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｎｇｔｈｅｐｈａｓｅｏｆｃｒｏｓｓ — ｓｐｅｃｔｒｕｍｓｉｇｎａｌ，ａｎｄｔｈｅｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｖａｌｕｅｉｓｏｂｔａｉｎｅｄｂｙａｐｐｌｙｉｎｇｌｅｓｔａ — ｓｑｕａｒｅｓｔｏｃｒｏｓｓ — ｓｐｅｃｔｒｕｍｓｉｇｎａｌａｆｔｅｒｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｃａｎａｃｈｉｅｖｅｓｔｈｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆ１０Ｓｆｏｒｓａｍｐｌｉｎｇｒａｔｅｏｆ１０Ｈｚｊａｎｄｈａｓａｓｔｒｏｎｇｐｒａｃｔｉｃａｂｉｌｉｔｙ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅｉｔｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｒｅｅ — ｅｌｅｍｅｎｔａｒｒａｙｐｓｓａｉｖｅｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ．

水声被动定位中的互相关峰模糊现象及解模糊算法研究

ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｕｎｄｅｒｗａｔｅｒｓｏｕｎｄ．Ｔｈｅｐｈｙｓｉｃａｌｅｓｓｅｎｃｅｏｆｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｐｅａｋｓａｍｂｉｇｕｉｔｙｉｓｓｔｕｄｉｅｄｕｓｉｎｇｔｈｅｒａｙｍｏｄｅｌｏｆｕｎｄｅｒｗａｔｅｒａｃｏｕｓｔｉｃｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ．Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｄｉｓｃｉｐｌｉｎｅｓａｒｅｔｈｅｎｓｕｍｍｅｄｕｐｆ Nhomakorabeaｏｒ
路径传播形成的多个互相关峰的分布规律。根据仿真得到的不同路径之间的相关峰幅度和时延特性，提出了基于互
相关峰分辨及稳定相关峰跟踪的解模糊算法。对海上采集的试验数据进行了处理，结果表明该算法能够有效地纠正
ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｐｅａｋｓｃａｕｓｅｄｂｙｍｕｌｔｉ — ｐａｔｈｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎｉｎｓｈａｌｌｏｗｓｅａａｃｏｕｓｔｉｃｃｈａｎｎｅ１．Ｔｈｅａｍｐｌｉｔｕｄｅａｎｄｔｉｍｅ — ｄｅｌａｙ
第３５卷第１２期
２０１３年１２月
电
子
与
信

基于时延估计的多目标被动定位算法

ｔｅｍｕｔｓｕｃｙｕｉｇｔｅａｓｉｔｎｗａｅｉｅｙｍａｉｚｇｏｊｃｅｕｃｉｎｃｎｔｕｔｄｈｌｏｒｅｂｓｉｄｌｙｅｔｉｎｍｅｍａｉｓｄｒｄｂｘｍｉｎｂｅｔｄｆｎｔｏｓｒｃｅｏｖｉｏ
ｆｏｔｅｉｖｒｎｕｓａｅｏｔｉｏｍｅｒｍｈｕｔｔｍｅｄｌｙｏｈｕｔｓｕｃ．Ｆｎｌｙｔｅｒｍｈｎａｉｔｓｂｐｃｆｍａｒｘｆｒｄｆｏｔｅｍｌｉｉｅａｆｔｅｍｌｉｏｒｅａｉａｌｈ
（放军理工大学工程兵工程学院，解江苏南京２００）１０７
摘要：为了利用多目标时延估计实现多目标被动定位，介绍了单目标定位算法原理，并分析了这些算法在多目标定位算法中运用的可能性及难点。多个目标到达各阵元的多个时延来构造矩阵，用矩阵的不变子从利空间形成目标函数，得到了基于时延估计的多目标定位算法。出了基于时延估计的多目标定位算法的仿真给计算结果。仿真计算表明，算法能有效冗余多阵元数据，此解决单目标和多目标被动定位问题。
维普资讯
第８第３卷期
２００７年６月
解放军理工大学学报（然科学版）自
ＪｕｎｌｏＵｎｖｒｉｆＳｉｎｅａｄＴｅｈｏｏｙｏｒａｆＰＩＡｉｅｓｔｏｃｃｎｃｎｌｇｙｅ

基于元启发算法的纯方位被动定位方法_

第26卷第6期水下无人系统学报 Vol.26No.62018年12月JOURNAL OF UNMANNED UNDERSEA SYSTEMS Dec. 2018收稿日期: 2016-11-19; 修回日期: 2016-12-18.基金项目: 国家重点研发计划(2016YFC1400200); 国家自然科学基金面上项目(61671388). 作者简介: 赵伟康(1995-), 男, 硕士, 主要研究方向为融合跟踪算法。

[引用格式] 赵伟康, 韩一娜, 杨益新, 等. 基于元启发算法的纯方位被动定位方法[J]. 水下无人系统学报, 2018, 26(6): 623-627.基于元启发算法的纯方位被动定位方法赵伟康1, 韩一娜1, 杨益新1, 刘清宇2(1. 西北工业大学航海学院, 陕西西安, 710072; 2. 海军研究院, 北京, 100073)摘要: 传统的最小二乘的纯方位被动定位方法虽然运算简单, 但是定位结果不够可靠。

基于此, 文中探究了利用元启发算法进行纯方位被动定位的可能性, 构建了相应的数学模型, 给出了具体的算法。

通过对比该方法与传统方法的效果, 同时对该方法在水声观测环境下的应用进行仿真, 得出该方法的定位效果相较传统的最小二乘定位方法有显著的优势。

关键词: 纯方位被动定位; 元启发算法; 最小二乘法中图分类号: O229; TP301.6 文献标识码: A 文章编号: 2096-3920(2018)06-0623-05 DOI: 10.11993/j.issn.2096-3920.2018.06.018Bearing-Only Passive Location Based on Meta-Heuristic AlgorithmZHAO Wei-kang 1, HAN Yi-na 1, YANG Yi-xin 1, LIU Qing-yu 2(1. School of Marine and Technology, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, China; 2. Naval Research Academy, Beijing 100073, China)Abstract: Because the traditional bearings-only passive location approach based on the least square method cannot give much reliable location result, this paper explores the possibility of solving bearing-only passive location problem via the meta-heuristic algorithm, builds a corresponding mathematical model, and deduces a specific algorithm. Moreover, applica-tion of this method in underwater acoustic observation environment is simulated, and compared with traditional method. The result indicates that this method can achieve much better localization effect, compared with the traditional least square based passive location method.Keywords: bearings-only passive location; meta-heuristic algorithm; least square method0 引言目前, 国内外应用元启发算法进行无线定位优化的研究主要集中在无线传感器网络(wireless sensor network, WSN)定位中, 文献[1]通过改进差分进化算法以适用于WSN 定位问题; 文献[2]利用差分进化算法改进距离无关(range-free)定位中典型的DV-Hop 算法; 文献[3]使用粒子群算法进行WSN 定位; 此外还有很多利用优化算法进行定位优化的研究[4-6]。

基于纯方位TMA的小目标近程被动定位技术研究

本文用smooth(rlowess)方法对方位数据进行预处理,定位精度可以得到较大提高;对于后置处理,采用“圆筛”剔瑕玷和卡尔曼滤波方法,理论研究可得,在有效样本高于50%的条件下,该方法可以将所有的瑕玷去除,后续的MATLAB仿真和试验数据处理, 验证了该方法的适用性。最后本文将海试数据处理结果与高精度GPS得到的数据进行了对比,结果表明在近程被动定位中,在基线内的横向直线运动目标与基阵距离100m左右时,定位误差在5% 以内。
本文研究多基元联合纯方位被动定位技术对近程小目标的被动定位性能。首先分析了多基阵纯方位TMA的可测性问题,二基阵除了基线附近外其他地方皆可测,而四基阵通过冗余基阵的加精度的关键,本文对单个矢量水听器方位估计进行了理论和后续的仿真分析,得到方位估计误差和信噪比的关系,为基于多基元潜标阵的纯方位小目标被动定位技术提供了理论依据。然后给出了二元阵和四元阵的定位计算公式,仿真分析了影响定位精度的主要因素以及目标在基阵不同位置的定位精度,为后续试验数据处理提供了依据。
基于纯方位TMA的小目标近程被动定位技术研究
纯方位被动定位技术是研究最早、最多、应用也最广泛的一种方法,对多矢量水听器得到目标方位数据用解三角形法得到目标的距离和位置。定位精度与方位数据测量误差、目标位置、目标距离、基阵孔径、基线长度测量误差以及基阵安装精度等因素有关,其中方位数据测量误差是关键。

基于多级神经网络的被动声定位算法研究

级神经网络的被动声定位算法。该算法通过第一级ＲＦ经网络对声源进行初次定位，剔除无效数据；将Ｂ神并再有效数据输入第二级ＲＦ神经网络，到置信度更高的声源坐标。仿真结果表明，于多级神经网络的被动声Ｂ得基定位算法定位精度高、度快、速鲁棒性好，其定位性能优于单ＲＦ神经网络和常规算法，至在个别传感器失效Ｂ甚
作者简介：国蓉（９３）女，１７－，山东郓城人，副教授，博士，主要研究方向为智能检测技术、数字信号处理等；何镇安（９５）男，１８一福建漳州人，硕
士研究生，要研究方向为智能检测技术（ｔ２０＠１３ｃｍ）主ｓ０９６．ｏ．ｄ
因此本系统采用平面四元十字阵，四个传声器分别为ＡＢ、、
ＣＤ，空间分布如图１所示。、其
ｙ
●●
－
●
的阵列判断可能的故障传感器位置，为快速定位故障点提供依
据。其网络模型如图３所示。
＿
●
●
●●
●
，
ｏ． ‘ ）．。 ■，． ’≯ ．
时，仍然能够取得较好的定位效果。关键词：被动声定位；向基神经网络；非线性问题；数据融合径
中图分类号：Ｔ５９；Ｐ８Ｂ２＋Ｔ１３文献标志码：Ａ文章编号：１０－６５２ｌ）６２４ — ３０１３９（ｏ１０－０６０

超声速反舰导弹被动声定位算法研究

０引言
导弹的性能较为集中的体现在弹靶遭遇段。根据遭遇段弹与靶的相对位置，可以鉴定被试导弹末制导精度、评估引战配合效能和判定杀伤效果，对鉴定导弹实际效能具有十分重要的意义。随着导弹试验越来越多的在复杂电子干扰环境下进行，现有雷达体制的矢量脱靶量测量系统易被干扰（如，靶载有源干扰系统、大功率雷达信号模拟器，箔条云等），难以满足试验测量需求，急需开展新体制脱靶量测量系统研制。
目前，除雷达体制外，可用于脱靶量测量的主要有光学测量系统、卫星定位测量系统和声学测量系统。光学系统受能见度影响较大，不能实现全天候使用；卫星定位测量系统不适用于不加装卫星定位系统的反舰导弹试验；而声学定位系统与前者相比，具有良好的适用性，若测量精度能够满足要求，则具有非常良好的应用前景。为此，本文提出一种基于被动声学定位的脱靶量测量方法，该方法根据先验信息建立导弹运动矢量搜索空间，以极大似然估计思想为基础，采用搜索方式获取弹靶遭遇段飞行轨迹的最优解。
１超声速导弹的声学特征
当物体以超音速飞行时会对附近的空气产生扰动，形成马
收稿日期：２０１５１１２７；修回日期：２０１６０１０２。作者简介：王磊（１９７９），男，辽宁抚顺人，博士，高级工程师，主要从事导弹试验测量数据处理方向的研究。
赫波。在流体力学中，马赫波是一种压力波，以声速进行传播。马赫波可以叠加起来形成超音速流，演变为一种激波，这种激波又叫马赫波波前，［１２］如图１所示。
军事装备测控技术
计算机测量与控制．２０１６．２４（６）犆狅犿狆狌狋犲狉犕犲犪狊狌狉犲犿犲狀狋牔犆狅狀狋狉狅犾

基于ac-MVDR高分辨算法的被动时反近场声源定位方法研究

2012年第 4 期声学与电子工程总第 108 期基于ac-MVDR 高分辨算法的被动时反近场声源定位方法研究安丽娜时胜国何盼盼（哈尔滨工程大学水声技术重点实验室，哈尔滨，150001）摘要为了克服多途效应对水下复杂结构声源的近场定位精度的影响，研究了基于幅度相位联合补偿的MVDR （ac-MVDR ）算法的被动时反近场声源定位方法，该方法一方面将幅度补偿引入到MVDR 近场聚焦波束形成中，充分利用声场的幅度相位信息重建声源平面上的噪声源空间位置分布，实现高分辨定位；另一方面可综合多途信息，对信号进行空时被动聚焦的同时，在信道输出总能量强的目标处实现选择性聚焦。

通过仿真和实测数据的处理分析表明，该方法可有效的克服多途干扰，提高水下声源的近场定位精度。

关键词多途；近场；幅度补偿；聚焦波束形成；定位；射线模型潜艇辐射噪声是影响潜艇隐身性能的关键因素之一。

为了有针对性的开展减振降噪措施，首要任务就是进行水下噪声源定位技术研究，查找各个噪声源的空间位置分布。

基于幅度相位联合补偿的ac-MVDR 聚焦波束形成算法是近场条件下的声源定位方法，其通过给出潜艇表面噪声源的分布图像来确定主要噪声源的位置。

针对浅海环境中多途效应干扰水下声源近场定位精度的问题，本文采用了基于ac-MVDR 算法的被动时反近场声源定位方法，该方法将在被动测量中获取物理时间反转镜技术的信道匹配效果，可有效克服多途对声图质量的影响，从而提高水下潜艇噪声源的近场定位精度。

1近场聚焦波束形成算法1.1原理近场聚焦波束形成是在近场条件下完成的波束形成，对基阵各阵元接收数据按照球面波规律进行时延或相位补偿，当补偿到声源所在的扫描点处时输出功率达到最大值，出现“聚焦”点，因此称为聚焦波束形成。

通常的扫描平面都是声源所在平面且与基阵所在平面相平行，若对扫描平面划分网格，则每一个网格对应的位置就是扫描点。

以均匀水平线阵为例，建立聚焦模型，示意图为图1。

空基多平台对空中机动目标的被动跟踪定位算法

ｍａｅｖｒｎａｇｔｎｕｅｇｔｒｅ．ｉ
ＫｅｒｓＰｓｉｅｌｃｔｇａｄｔｃｎ；Ｌａｔｓｕｅｅｔｔｎ “ ｒｎ ’ ｔｔｔａｄｌｙｗｏｄ：ａｓｏａｉｎａｋｇｖｎｒｉｅｓｑａｓｍａｏ；Ｃｕｒｔａｉｉｌｍｏｅｒｉｉｅ ’ｓｓｃ
范小军，锋，刘张军
（北京航空航天大学电子信息工程学院，北京１０８）００３
摘要：针对空中机动目标的被动定位跟踪问题。提出了一种先用静态估计理论对空中目标进行
最小二乘估计，采用基于“ 再当前 ” 计模型的自适应滤波算法进行滤波处理的方法，统取得了比最小二
ａｅｃｍｂｎｎｇｒｈｉｒｃｉｇａｎｎｍａｅｖｒｇｔｇｔｉｌｔｈｓｆｗｅｒｏｓｉａｋｎｓｔｏｉｉｇａｏｔｍｎｔｋｎｏ－ｎｕｅｎａｅ，ｗｈｅｉａｅｒｅｒｒｎｔｃｉｇａｈｌｉａｉｒｒ
ｅｔｔｎａｄｓａｄｄＫａｍａｌｅ．Ｔｈｉｌｔｅｕｔｈｗａｅｍｅｏａｅｓｍｅａｃａｙｓｉｉｍａｏｎｔａｌｎｆｔｒｎｒｉｅｓｍｕａｏｎｒｓｌｓｓｏｔｔｔｔｄｈｓｔａｃｕｃｉｈｈｈｈｒ
中豳分类号：Ｎ５Ｔ９３
文献标识码：Ａ
文章编号：０７２７（０６０ — ７８０１０ — ２６２０）６０２ — ４

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*陈守稳顾尔顺(航天工业总公司二院二部北京100854)摘要对几种被动定位方法的定位精度进行了计算比较,选择了可行的定位方法,分析了影响定位精度的有关因素,并对其加以说明。

主题词被动定位,测向交会,纯时差,测向)测时差,定位精度1引言被动定位即无源定位,其特点是不能获得辐射源的距离信息,因此,必须采用多站测量对目标进行定位。

被动定位通常是利用单站的测角信息或多站测时差来完成,文中就测向交叉、测时差、测向)时差混合定位三种方法进行了定位误差的计算,对结果进行了分析并得到结论。

2被动定位算法模型211测向交叉定位法是指通过测量辐射源的到达角京国防工版社数运算确定目标位置。

以下推导中京均假设有N部雷达京在直版坐标系(x轴正东京y轴正北京z轴天顶)中站址分别为(x i京y i京z i)京i= 1京2京,京N京各雷达对辐射源测得的方位版和俯仰版是(B i京E i)。

假设已知1号站测得目标的角度(B1京E1)京i号站测得目标版度(B i京E i)京可利用下面几种方法求取R1。

方法1:R1=(x1-x i)sin B i-(y1-y i)cos B icos E1sin(B1-B i)(1)方法2:R1=(x1-x i)sin E i-(z1-z i)cos E i cos B isin E1cos E i cos B i-cos E1cos B1sin E1(2)*收稿日期:1998-05-28第26卷第5期现代防御技术1998年9月方法3:R 1=(y 1-y i )sin E i -(z 1-z i )cos E i sin B isin E 1cos E i sin B i -cos E 1sin B 1sin E i(3)方法4:可以利用前述的3种方法中的任一种京将式(1)、式(2)或式(3)中的全部下标1改成下标j 京即可计算出目标到j 号站的斜距R j 京然后利用下列公式即可求出R 1:x t =x j +R j cos E j cos B jy t =y j +R j cos E j sin B j z t =x j +R j sin E jR 1=[(x t -x 1)2+(y t -t 1)2+(z t -z 1)2]1/2(4)采用1号(-2813京-2813京0)京2号(2813京2813京0)的布站方式京比较方法1京2京3对空中各点的定位误差京取最小值京记录其对应的定位方法号码京各定位方法在xOy 平面的分布见图1京图例1京2京3分别对应定位方法1京2京3。

方法1中京目标高度10km 京测向精度015b 条件下京R R 1的等误差线在xOy 平面的分布见图2(单位:km )。

图1 最小误差对应的方法在xOy 平面的分布图图2 xOy 平面R R 的等误差曲线由图1可以看出京采用同样的布站方式京绝大部分空间中方法1的定位精度高京只有很少一部分空间方法2和3的精度高京这一部分空间主要集中在两雷达站连线所在的垂直平面附近。

由图2可以看出京方法1中京由两站组成的单基线定位系统京其定位精度仅在一扇形区域内很高京基线所在垂直平面内及附近京定位精度迅速下降。

而且由式(1)知京B 1=B i 时京R 1无解。

为了在整个空域内能够对辐射源定位京可以采用3部雷达组成三角形布局。

根据以上分析可得到结论。

在测向交会法中京可以只选用方法1。

212 纯时差定位法对于三维空间的目标京至少需要4个测量站对目标定位。

以下假设主站坐标为(x 1京y 1京z 1)=(0京0京z 1)京其它3个副站的坐标分别为(x i 京y i 京z i )京(i =2京3京4)京目标位置坐标是(x i 京y i 京z i )京目标到各站的距离分别是R i (i =1京2京3京4)。

此系统可以测出目标到主站与其它3个附站的时间差$t 京对应的距离差如下:18 现代防御技术第26卷$2=R1-R2$3=R1-R3$4=R1-R4(5)为了得到全空域均匀的误差分布京3条时差基线最好按Y型布局京即中心站(1号)在等边工版形的中心京其它3个副站位于倒三角形的3个顶端上。

21211等高纯时差定位法[1]设各雷达站处于同一高度京z i=0京(i=1京2京3京4)京则目标坐标计算公式如下:x t=12d22-$22y2-$2d23-$23y3-$3d24-$24y4-$4/Dy t=12x2d22-$22-$2x3d23-$23-$3x4d24-$24-$4/DR1=12x2y2d22-$22x3y3d23-$23x4y4d24-$24/DD=12x2y2-$2x3y3-$3x4y4-$4z t=R21-x2t-y2t(6)上面各式中京d2i=x2i+y22京(i=2京3京4)。

21212不等高纯时差定位法实际布站时京各站不可能完全在同一平面内京下面各式是考虑了各站高度不全是零时的目标位置坐标计算公式。

目标坐标位置的解析式表示为:x t=a x R1+b xy t=a y R1+b yz t=a z R1+b z z(7)式中:a x=$2y2-y1z2-z1$3y3-y1z3-z1$4y4-y1z4-z1/$19第5期陈守稳等:被动定位算法研究b x=A2y2-y1z2-z1A3y3-y1z3-z1A4y4-y1z4-z1/$a y=x2-x1$2z2-z1x3-z1$3z3-z1x4-x1$4z4-z1/$b y=x2-x1A2z2-z1x3-x1A3z3-z1x4-x1A4z4-z1/$a z=x2-x1y2-y1$2x3-x1y3-y1$3x4-x1y4-y1$4/$b z=x2-x1y2-y1A2x3-x1y3-y1A3x4-x1y4-y1A4/$$=x2-x1y2-y1z2-z1x3-x1y3-y1z3-z1x4-x1y4-y1z4-z1(8)上面各式中:A i=12(d2i-d21-$2i)(i=2京3京4)d2i=x2i+y2i+z2i(i京1京2京3京4)(9) R1的解由下式得到:R1=-B?B2-ACAA=a2x+a2y+a2z-1B=a x(b x-x1)+a y(b y-y1)+a z(b z-z1)C=(b x-x1)2+(b y-y1)2+(b z-z1)2(10)以等高纯时差为例京目标高度10km京测时精度011L s京R z等误差曲线在xOy平面分布见图3。

R z与目标俯仰版E的关系曲线见图4京图中曲线由下至上对应的参变量是目标斜距在xOy平面投影r=i*20km(i=1~20)。

由图3可以看出等高纯时差法的定位误差在方位平面内变化不大京且其精度比较高。

由图4可知京时差法的定位误差低仰版时变化很大京定位性能较差。

不等高时差法的定位误差受站址高度影响京主站的站址影响较3个副站大京若副站站址高度增加京则主副站连线所在垂直平面及附近误差增加京若主站高度增加京则两副站连线的垂线所在垂直平面及附近误差增加。

20现代防御技术第26卷3xOy平面R z等误差曲线图4xOy平面R z与俯仰版E关系曲线213则向)测时差混合定位法由于纯时差法低仰角定位性能较差京考虑采用测向)时差混合定位法京即主站测量目标高低版。

工基线混合交会法也由1个主站(1号)和3个副站(2号京3号京4号)组成京它们的站址分别为(x i京y i京z i)京i=1京2京3京4。

此系统可提供4个参数:E1京$2京$3京$4京目标位置解如下:x t=$x/$y t=$y/$z t=$z/$(11)式中:$=x1-x2y1-y2C1 x1-x3y1-y3C2 x1-x4y1-y4C3$x=D1y1-y2C1 D2y1-y3C2 D3y1-y4C3$y=x1-x2D1C1 x1-x3D2C2 x1-x4D3C3$z=x1-x2y1-y2D1x1-x3y1-y3D2x1-x4y1-y4D3(12)其中:21第5期陈守稳等:被动定位算法研究C 1=z 1-z 2+$2/sin E 1C 2=z 1-z 3+$3/sin E 1C 3=z 1-z 4+$4/sin E 1D 1=12(d 21-d 22+$22+2$2z 1sin E 1)D 2=12(d 21-d 23+$23+2$3z 1sin E 1)D 3=12(d 21-d 24+$24+2$4z 1sin E 1)d 2i =x 2i +y 2i +z 2i i =1京2京3京4(13)布站仍采用纯时差定位法中的方式京测向精度015b 京测时精度011L s。

R z与目标俯仰版E 的关系曲线见图5。

由图5可知京混合法的定位误差低仰版时变化均匀京精度比较高京而且混合法中对目标定位不必计算目标斜距R 1。

比较图4、图5可知京并不是工基线混合法的定位精度一定高于纯时差法京究竟采用哪一种方法获取较高的定位精度京要根据具体的测时、测版精度来确定。

3 结束语图5R z与俯仰版E 关系曲线经过以上分析京可以得到以下结论:(1)测向交会法的方法1、纯时差法、三基线混合法是可选的被动定位方法。

(2)定位精度与目标位置、测量站布局、站间距离、各种测量精度均有直接关系。

测量精度高京定位业度高京增加站间距也有助于提高定位精度。

(3)在方位平面内京纯时差法与工基线混合法能够在0~360b内进行定位京误差变化不大京在垂直平面内京纯时差法的定位精度随目标高低版变化显著京低仰版时京随目标斜距增大京定位误差迅速增大京而测向交会法与测向)测时差混合法的定位精度在低仰角时变化均匀。

应用中京要根据所需的具体要求京适当选取所需的定位方法。

参考文献1 斯科尔尼克M Ñ.雷达手册.第分册.北京:国防工业出版社京1978.22 现代防御技术第26卷。