基于聲信號到達時間差的被動式目標定位算法與系統(tǒng)研究.pdf

1、與雷達等主動監(jiān)測技術相比，被動式目標檢測具有隱蔽性好、功耗和成本低等優(yōu)勢，在國防安全領域得到廣泛應用。聲陣列是一種典型被動式檢測技術，已廣泛應用于低空檢測戰(zhàn)場的車輛、直升飛機以及水中檢測潛艇、軍艦等軍事領域。無線聲陣列網(wǎng)絡由于具有易于部署、遠程監(jiān)測等優(yōu)勢，是當前的研究熱點。本文主要研究無線聲陣列網(wǎng)絡下的基于信號到達時間差(TDOA)目標定位和通信受限情況下TDOA估計問題。論文的主要貢獻總結如下:
　　1.針對完整/非完整信號的T

2、DOA估計問題，本文研究了三種估計算法:基于特征值分解的最大似然加權互相關(EDBML)、壓縮采樣聯(lián)合互相關(CSBCC)和優(yōu)化壓縮采樣聯(lián)合互相關(ECSBCC)。EDBML算法面向完整信號，適用于具備強大無線通信能力聲陣列節(jié)點。針對通信能力受限下的非完整信號，CSBCC算法可以避免非完整信號重構的誤差傳遞，直接完成TDOA估計。然后進一步研究了優(yōu)化后的ECSBCC算法。仿真結果表明，在完整信號下EDBML算法能夠高精度的TDOA估計;

3、CSBCC和ECSBCC算法均可以勝任非完整信號的TDOA估計，ECSBCC算法精度有顯著提升。
　　2.針對基于TDOA的單/多目標定位問題，本文研究了三種定位算法:基于圓心定位的最小二乘算法(CCB-LSE)、基于圓心定位的全局最小二乘算法(CCB-TLSE)和基于感知概率的多目標定位算法(SPBML)。首次利用同心圓半徑差，推導出單目標定位解析解——CCB-LSE算法，降低了計算復雜度。進一步，為了消除TDOA估計偏差引起的

4、觀測矩陣噪聲，研究了改進的CCB-TLSE算法。利用感知概率和關聯(lián)閾值，研究了SPBML算法，克服了多目標定位中TDOA量測與目標的混淆對應關系問題。仿真結果表明，CCB-LSE和CCB-TLSE均可以實現(xiàn)高精度目標定位，CCB-TLSE的定位精度接近CRLB下限;SPBML算法在低算法復雜度下高概率的剔除鬼點，識別真實目標。
　　3.為了驗證上述算法的可行性與可靠性，本文自主設計開發(fā)了一套面向目標定位的無線聲陣列系統(tǒng)。系統(tǒng)由多個