单矢量水听器水中多目标方位跟踪方法

发布时间：2018-06-06 10:40

  本文选题：多目标方位 + 单矢量水听器　； 参考：《国防科技大学学报》2017年02期

【摘要】：采用量子粒子群求解声压和质点振速组成的非线性相关方程组,实现多目标声源方位的估计。为提高精度,应用最小二乘法对测量结果进行拟合并建立预测模型,通过卡尔曼滤波对方位轨迹进行优化。结果表明:单矢量水听器能够同时分辨多个目标方位,解算结果应使用统计特性表示;采用本方法最多能分辨7个目标,目标个数越多,方位误差越大;信噪比越高,分辨率和精度越高,偏差越小;通过数据拟合然后卡尔曼滤波的方法能够有效提高目标方位跟踪精度。
[Abstract]:Quantum particle swarm optimization (QPSO) is used to solve the nonlinear correlation equations of sound pressure and particle velocity. In order to improve the accuracy, the least square method is used to combine the measured results to establish the prediction model, and the azimuth trajectory is optimized by Kalman filter. The results show that the single vector hydrophone can distinguish multiple target azimuth at the same time, and the calculation results should be expressed by statistical characteristics, the method can distinguish 7 targets at most, the more the number of targets, the greater the azimuth error, the higher the signal-to-noise ratio (SNR), the greater the azimuth error. The higher the resolution and accuracy, the smaller the deviation, and the more accurate the target azimuth tracking is, the higher the resolution and precision are, and then the Kalman filter can effectively improve the precision of azimuth tracking.
【作者单位】： 中国船舶重工集团公司第七一0研究所;
【基金】：国家部委基金资助项目(9140A05020514CB40014)
【分类号】：TB565.1

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本文编号：1986242