基于TDOA的靶场弹炸点定位问题研究

发布时间：2020-11-23 08:29

　　目标定位技术在军事、航空航天及生活方方面面中均有广泛的应用,世界各国都在研究基于不同定位原理下的定位技术和设备。本文以靶场弹炸点定位问题为研究背景,结合中国科学院声学研究所具体的靶场项目,讨论了基于TDOA声学检测被动定位技术。考虑在靶场实验中实际遇到的难题及项目指标,本文从多个方面展开讨论和分析,从理论分析到实践应用。其研究内容可以大致分为以下几个部分:1.针对实际定位应用中,传感器间硬件性能的差异和环境干扰等因素所导致的时延估计问题,讨论了一种基于频域概率模型的分频段时延估计校准算法(PFD-TDE)。其在广义互相关算法(GCC)的基础上,将接收信号在频域上进行分段,通过一组训练集信号源接收信号构建测量节点与参考节点间时延估计的频域概率模型,并通过对不同频段的概率加权以获得整个频域信号的时延估计。2.针对基本的单源TDOA定位问题。在详细分析和对比了标准Chan算法和改进Chan算法后,讨论了两类误差修正算法:分阶段局部误差修正和全局误差修正算法。分阶段局部误差修正算法将Chan及改进Chan算法的各阶段误差分别进行修正,其假设各阶段的有偏估计值修正后为无偏估计值。全局误差修正算法分析了算法中各阶段估计值误差间的关系,在估计的最终阶段对最终的估计值进行误差修正。通过仿真分析可以发现,相比原始算法,两类误差修正算法其定位性能均得到了提升,且全局误差修正算法定位性能优于分阶段局部误差修正算法。3.以多信号源TDOA分离定位问题为研究对象。针对不同多信号源情形,讨论了3类多信号源分离定位算法。首先,针对异类信号源分离定位情形,讨论了一种基于相似度判决的异类信号源分离定位算法。而针对多个同类信号源分离定位情形,讨论了搜索匹配算法、多基线联合定位算法。搜索匹配算法以运算复杂度为代价来实现各信号源的分离,分离后实现其定位;在详细分析了当信号源空间分布及发射间隔不同的情况下,空间中传感器节点接收到信号源的时序特征后,根据空间接收时序的双曲线划分特性,提出了一种基于多基线联合定位的双信号源分离定位算法,算法将长、短基线阵接收数据进行融合,最终实现双目标源的精确定位。仿真实验发现,在一定的多信号源条件下,各算法均能实现多信号源信号的分离和定位。4.以靶场炮弹炸点TDOA定位系统为研究对象,简要介绍了该定位系统的组成,包括系统硬件部分、上位机软件部分及TDOA定位算法实现部分。系统重点研究了各节点间时钟同步的解决方法,通过硬件上添加时标及秒脉冲信号,算法中采用数据时标对齐的方式,补偿硬件传输、数据交互所带来的各节点数据不同步,从而提高TDOA定位精度。通过2016年某靶场定位外场实验,对系统进行检验。
【学位单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2017
【中图分类】：TJ410.6
【文章目录】：
致谢
摘要
Abstract
第一章绪论
    1.1 引言
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 靶场定位国外研究现状
        1.2.2 靶场定位国内研究现状
        1.2.3 定位技术研究现状
        1.2.4 时延估计技术研究现状
    1.3 本文研究的主要内容
第二章基于频域概率模型的分频段时延估计校准算法
    2.1 引言
    2.2 分频段时延估计算法
        2.2.1 基本互相关方法
        2.2.2 广义互相关算法
        2.2.3 分频段时延估计（FD-TDE）
    2.3 基于频域概率模型的分频段时延估计算法（PFD-TDE）
        2.3.1 频域概率模型
        2.3.2 基于频域概率模型的分频段时延估计
    2.4 靶场试验及实测数据验证
        2.4.1 试验场景及参数设置
        2.4.2 试验结果对比
    2.5 本章小结
第三章单信号源TDOA定位算法研究
    3.1 引言
    3.2 基本TDOA定位算法
        3.2.1 基于Taylor级数的迭代定位算法
        3.2.2 基于最小二乘的闭合定位算法（Chan算法）
    3.3 Chan改进算法及其误差分析
        3.3.1 阶段1:约束最优化算法及误差分析
        3.3.2 阶段2:WLS算法误差分析
        3.3.3 阶段3误差分析
    3.4 误差修正算法
        3.4.1 分阶段局部修正（local correction）
        3.4.2 全局修正（global correction）
    3.5 仿真实验及分析
    3.6 本章小结
第四章多信号源TDOA分离定位算法研究
    4.1 引言
    4.2 基于相似度判决的多信号源分离定位算法
        4.2.1 模型建立
    4.3 搜索匹配算法
        4.3.1 模型建立
        4.3.2 Matlab仿真实验
        4.3.3 本节小结
    4.4 多基线联合定位算法
        4.4.1 双信号源传播时序空间划分
        4.4.2 基于优化优化布局的双信号源分离定位
        4.4.3 Matlab仿真实验
        4.4.4 本节小结
    4.5 本章小结
第五章靶场定位系统
    5.1 靶场定位系统组成
        5.1.1 靶场定位系统
        5.1.2 系统硬件组成
    5.2 上位机软件及算法组成
        5.2.1 上位机软件简介
        5.2.2 上位机算法简介
    5.3 外场实验及结果分析
        5.3.1 靶场实验场景简介
        5.3.2 实验结果分析
        5.3.3 靶场外场实验结果分析与小结
    5.4 本章小结
第六章总结与展望
    6.1 论文完成的主要内容
    6.2 论文展望
参考文献
攻读硕士学位期间主要的研究成果

【参考文献】

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