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无源定位技术在水下目标跟踪中的应用研究

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第一章绪论

1.1课题背景及其意义

1.2课题研究现状

1.2.1声学探测技术

1.2.2非声学探测技术

1.2.3无源定位技术

1.3本文主要研究内容及特色

1.4本文组织结构

第二章基于核聚类的数据关联

2.1 K-均值聚类算法

2.2核K-均值聚类算法

2.3仿真结果与分析

2.4本章小结

第三章无源时差定位和测向定位方法

3.1时差定位方法原理

3.1.1目标位置求解

3.1.2模糊和无解处理方法

3.2测向交叉定位原理

3.3最小二乘方法在测向定位中的应用

3.3.1对测量角度的处理

3.3.2最小二乘定位算法

3.3.3递推最小二乘法

3.3.4仿真结果

3.4本章小结

第四章测向时差定位方法

4.1测向时差定位原理

4.1.1传统测向时差定位原理

4.1.2新测向时差定位原理

4.2定位精度分析

4.2.1新测向时差定位误差理论分析

4.2.2新测向时差定位误差仿真结果

4.3本章小结

第五章数据融合在测向时差定位中的应用

5.1数据融合

5.1.1数据融合概述

5.1.2最小二乘数据融合算法

5.2缓冲算子

5.3测向时差定位系统中的数据融合

5.4仿真结果

5.5本章小结

第六章总结与展望

6.1结论

6.2未来研究方向

致谢

参考文献

附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文

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摘要

随着军事电子技术,特别是水声对抗技术的发展,对水下目标的探测、跟踪和识别提出了更高要求。传统的主动声纳系统难以满足实际战场的需求,而被动声纳定位系统因其作用距离远,隐蔽性好和抗干扰能力强等优点而一直深受军方的青睐。 水中探测技术不仅在军事有着重要作用,在民用上也有着重要作用。民用上,海洋考查、水下资源开发、助渔、避碰、导航乃至海洋和大气环流监控监测等民用领域都直接或间接用到水中探测技术。 本文主要讨论无源定位技术在水下目标跟踪中的应用。首先,针对无源定位中的数据关联问题,采用了一种核K-均值聚类的数据关联算法,即将核学习方法和K-均值聚类相结合起来,以克服K-均值聚类的缺点,排除无源定位中的虚假定位点;其次,针对定位问题,在充分研究测向定位、到达时间定位、方位/到达时间定位等方法的基础上,对测向定位方法进行了改进,并分别将最小二乘估计和递推最小二乘法应用于目标位置求解上,提高测向定位的精度,取得了很好的效果。 最后,运用测向定位和时差定位相结合的思想,提出一种新的测向时差定位机制,即将多部被动声呐基阵均匀地分布在一个的圆周上,同时在圆心置一部具有较高测向精度的基阵,根据几何关系和余弦定理推出辐射源位置,并分析了这种定位方法的精度,仿真结果表明该定位方法有着很好的效果。同时,将数据融合技术应用到无源定位中,即将多部被动声呐在各个状态时刻所定位的含噪声数据视为一冲击扰动序列,应用缓冲算子作用,以弱化其随机性,然后再对缓冲算子作用后的扰动序列进一步应用数据融合技术,来改善和提高定位系统的跟踪精度,仿真结果表明,该方法是有效、可行的。

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