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基于声传感器网络的目标定位方法研究与系统实现

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第1章 绪论

1. 1 引言

1. 2 选题背景及研究意义

1. 3 国内外发展现状与趋势

1. 4 本论文主要研究内容和章节安排

第2章 声传感器网络目标定位研究

2. 1 声传感器网络目标定位概述

2. 2 声传感器网络目标定位方法

2. 3 无源测向定位原理

2. 4 声传感器网络目标定位经典定位算法

2. 5 本章小结

第3章 基于粒子群与半球迭代的目标定位估计

3. 1 引言

3. 2 目标定位模型与原理

3. 3 粒子群-半球迭代混合算法

3. 4 仿真与性能分析

3. 5 本章小结

第4章 基于声传感器网络目标定位系统设计与实现

4. 1 软件系统的功能需要和开发环境

4. 2 软件系统的结构

4. 3 软件关键技术

4. 4 软件系统的功能实现

4. 5 本章小结

第5章 声传感器网络目标定位系统测试

5. 1 目标模拟器设计

5. 2 目标定位显控系统测试

5. 3 测试结果分析

5. 4 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表或撰写的学术论文及科研情况

致谢

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摘要

无源声探测定位技术具有隐蔽性高、不受地形限制、定位精度高、成本低和抗干扰能力强等优点,所以成为了现代战争中特别重要的定位方式,在军事领域与民用方面得到了广泛的应用。在军事领域主要用于对目标的侦测与定位,如战车、飞机等;在民用方面如室内定位。很多国家对无源声探测定位技术的研究起步较早,我国也在不断开展与加强这方面的研究工作,将传感器网络的灵活性与声探测定位技术相结合可以高效地提高目标定位效果。
  基于声传感器网络的无源声探测定位技术实质上就是定位方法与定位算法的结合,定位方法和定位算法是无源定位技术的核心,它们共同决定了定位系统的定位精度。本文首先研究与分析了目前常用的目标定位方法,主要包括测向定位技术(DOA)、测时差定位技术(TDOA)与多普勒频率差定位技术(DD);然后以测向定位方法为重点,研究了基于DOA测量的三种经典的目标定位算法:线性最小二乘定位法(LLS)、非线性最小二乘定位法(NLS)与最大似然估计定位法(ML);并给出了上述目标定位算法的仿真与分析结果,为基于声传感器网络的目标定位系统设计提供技术参考。
  在对上述定位算法研究的基础上,本文通过深入分析基于DOA测量的无源定位原理,又提出了一种基于声传感器网络的粒子群(PSO)-半球迭代定位算法,PSO-半球迭代定位算法是一种基于最小二乘误差估计技术的定位算法,通过粒子群算法的群体搜索性来选取最优的初始值,解决半球迭代定位方法由于初值估计不准而产生的不收敛、误差较大的问题。最后给出了此目标定位算法的仿真与分析结果。
  在定位模型和算法的理论分析基础上,本文在Visual C++6.0环境下设计并开发了一套基于声传感器网络的目标定位系统,该系统主要包括目标融合定位和目标模拟器两个部分。目标融合定位主要是完成对目标的定位输出和显示控制,采用模块化设计思想,模块独立性强,软件整体可靠性强,同时,界面更加友好、美观、操作方便;目标模拟器主要用于配合显控系统完成系统功能测试。通过实验室测试验证,显控系统能够完成预期目标,运行状态稳定,满足定位的功能需求。

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