噪声向量模值最小的水声网络 TDOA 目标定位方法

摘要

由于水下环境的复杂性导致水声网络节点通常存在一定的漂移，从而引起网络节点自定位的不准确；又因为水下测距不准确导致TDOA测距中也存在一定的误差。以上两类前期噪声误差均会降低网络对目标定位时的精度。针对以上问题，本文提出一种基于噪声向量模值最小的高精度水声网络TDOA目标定位方法。该方法利用LS（ least-squares）算法得到目标定位的初值，通过考虑节点自定位误差和TDOA测距误差对算法精度的影响，经过一系列转换得到目标函数，使得上述两种前期噪声误差对定位精度的影响达到最小；根据初值及目标函数，采用模拟退火智能优化算法得到目标位置。仿真结果表明：与WLS （ weighted least-squares ）算法、CTLS （ constrained total least-squares）算法相比较，本文算法定位精度高且前期误差对算法性能影响小，鲁棒性强。