基于改进PSO的多普勒目标运动分析

发布时间：2020-06-16 08:35

【摘要】：在实际应用课题中,被动的目标运动分析(TMA)技术在战略、水声等领域上具有重要的研究意义。而传统的方法往往具有较苛刻的前提条件,难于求解。因此通过结合声特征进行TMA能够简易的、快速的对目标运动参数进行求解。本文主要研究了结合声信息特征的运动参数解算方法,这种方法不需要观测方发生机动,仅靠单观测站就能够被动地对目标进行参数估计与跟踪。运动中的目标发出的辐射噪声的线谱中存在着多普勒(Doppler)频移现象,因此在线谱信息中蕴含有目标的运动参数信息,利用提取到的辐射噪声的线谱瞬时频率信息解算出目标的运动参数对被动跟踪与分析具有重要的意义。本文研究了利用瞬时频率信息与方位角信息,对运动目标进行运动参数估计的方法。粒子群(PSO)优化方法是一种智能优化方法,具有不需要复杂计算,需要调节的参数少,搜索能力突出及结构简单等特点,但也存在出现陷入早熟现象的情况。为了解决PSO方法具有的这些不足,本文以经典标准PSO方法作为模板,给出了动态参数改进方案,推出了一种基于精英-随机学习的PSO方法,即ERPSO方法。根据自然界生物群体的学习过程中,个体的学习方式存在的随机性与集中性,学习模式存在的反反复复的周期性,提出了一种周期式的学习模式,并结合精英组学习方法与随机学习方法,使优化方法即能够快速收敛,也保证了解算过程中解的多样性,减少了陷入早熟现象的出现。提出了精英组学习方法(EPSO)与随机学习方法(RPSO)。EPSO方法通过将优秀的精英个体组成一个团体对粒子个体进行群体信息共享与引导,避免了仅有最佳个体粒子作为参考时易陷于局部最优的情况,体现了团体之间的学习形式。RPSO方法中粒子除了通过自我探索获得信息与经验外,还可以通过与其他粒子进行信息交流获得更多信息与经验,体现了个体之间的学习形式。因学习的目标具有随机分布性,提升了学习过程中每个个体的多样性。数值仿真实验分析了ERPSO方法的可行性及综合性能。ERPSO方法能充分地运用精英组学习方法的局部高度搜索能力与随机学习方法的全局大范围随机性搜索能力的优点,使收敛结果更加优异,且在单峰值与多峰值的目标函数优化问题中均有令人满意的性能表现。在论文的最后,通过数值仿真实验进行了匀速直线运动模型下的TMA问题的参数估计测试,并利用无迹卡尔曼(UKF)技术实现了目标位置的还原与预测。通过数值实验,分析了测量误差与运动要素对求解过程的作用。仿真结果说明了本文提出的ERPSO方法于运动目标的运动要素求解方法的可行性。
【学位授予单位】：哈尔滨工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：O427.9
【图文】：

图 2.2 匀速直线运动模型 图 2.3 匀速直线相对运动模型简化运动模型，移动中的目标与观测方的基本相对运动态势，如图 2.3 所示。以测方为坐标中心相对静止，目标做相对的匀速线性运动。运动目标的相对速度为 ，始与第 时刻相对舷角分别为 与 ，方位差为 = ，相对运动情形下的目航向角为 ，则根据第二章的 Doppler 频移效应表达式，接收到的瞬时频率为

图 2.2 匀速直线运动模型 图 2.3 匀速直线相对运动模型简化运动模型，移动中的目标与观测方的基本相对运动态势，如图 2.3 所示。以测方为坐标中心相对静止，目标做相对的匀速线性运动。运动目标的相对速度为 ，始与第 时刻相对舷角分别为 与 ，方位差为 = ，相对运动情形下的目航向角为 ，则根据第二章的 Doppler 频移效应表达式，接收到的瞬时频率为

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本文编号：2715809