基于TODA信息的多基地声呐系统定位算法

建立T-Rn型多基地声呐定位几何模型,在基于TDOA时间信息进行定位时,分析模型中存在的3种误差计算公式;根据模型分别推导出在未知误差和已知误差条件下的最优线性算法以及定位误差表达式。通过仿真分析模型中3种误差对线性算法的影响,仿真结果表明,观测时间误差对定位误差影响最大;分析模型中观测时间误差的不均匀度对3种算法的影响,其对最小二乘法的影响最大,同时两步最小二乘法随误差不均匀的增加而减少。研究成果可为T-Rn型多基地声呐系统的总体设计、站址配置和误差分析提供理论支撑,为T-Rn型多基地声呐系统基于方位角、时延等信息进行定位时提供分析思路,同时可为后续的Tn-Rn型多基地声呐系统研究奠定基础。

基于线性最小二乘方法的多基地声呐定位算法

通过对多基地声呐发射站和接收各站的测量结果进行数据融合,提出了基于线性最小二乘方法的多基地声呐空间定位算法,并针对影响算法定位精度性能的各个因素进行了分析。仿真结果显示:基于线性最小二乘方法的定位算法充分利用了系统的冗余信息,在全域范围内具有较高的定位精度,较现有单纯利用三观测量的目标三维定位算法的定位性能更为优越。该算法可为多基地声呐水下目标的探测、定位和跟踪提供理论方法和设计依据。

基于加权最小二乘的多基地声呐定位算法研究

研究水下监视目标跟踪声呐定位精度问题,改善双基地声呐在某些区域(如基线区、发射和接收站的侧边区)定位性能,为了提高系统定位精度,最有效的方法就是增加发射和接收站的数量,形成多基地声呐。根据多基地声呐的几何关系,提出了加权最小二乘估计的多基地声呐定位优化算法,结合定位误差的表达式,对定位性能进行了仿真。仿真结果表明,基于加权最小二乘估计的多基地声呐定位优化算法,能够充分利用各基站的测量信息,有效提高声呐系统的定位精度。与基于距离信息的多基地声呐定位算法相比,算法不仅具有较高的定位精度,而且可以有效解地解决边区定位误差较大的问题。

多基地声呐回波信号接收技术研究

多基地声呐系统的多个发射基阵采用不同载频探测信号同时发射,在接收基阵端则会产生多种不同载频的混合叠加回波信号,对目标回波信号特征提取前需要对对应探测信号的各回波分量进行分离,采用带通和低通滤波器组能达到分离的目的,但是运算量大,难以实时实现,为此提出采用多相滤波器组信道化接收技术,设计出系统回波信号的接收处理方法,与低通滤波器组实现方法相比,计算量降低,最后介绍了回波信号的相关处理和频域离散小波变换特征提取技术,并通过仿真对原始回波信号和接收处理后的回波信号进行了特征提取对比,验证了多相滤波器组信道化技术在多基地声呐系统中的可行性。

多基地声呐目标模拟器中的波形设计技术

根据多基地协同探测试验的需要,使用目标模拟器代替真实目标产生散射信号辅助完成试验。目标模拟器主要完成对目标位置信号的接收、检测、处理、存储、发射等过程。采用2次接收转发1次的方式解决由于系统处理时延引起的目标散射信号实时性问题,并且采用脉冲对的波形设计使得目标模拟器能够实现对不同探测波形的模拟。海上试验表明,这种模拟器波形设计方式能够真实满足多基地声呐探测的试验需求。

基于IEEE 1588的多基地声呐湿端时钟同步技术研究

多基地声呐技术将会在未来发挥越来越重要的作用;而基于以太网的声呐湿端数据采集与传输系统在多基地声呐应用中对时间同步技术提出了更高的要求和挑战;文章提出了基于IEEE1588v2标准的精确时间同步协议方案,并用支持IEEE1588的以太网交换机和PHY芯片实现了多基地声呐设备间的同步;测试结果表明,同步精度达到了亚微秒级别。

多基地声呐融合探测关键技术研究

为了解决多基地声呐中的融合探测问题,文中分别探讨了多基地声呐融合探测中的测量模型、数据关联和跟踪器性能模型3个关键技术。测量模型包括时间、方位、位置和声速的误差分布和目标的定位表达式,给出了各个误差因素的表达式和定位误差的表达式。数据关联用来解决得到的测量与已知目标之间的分配问题,重点介绍了最近邻数据关联和多假设数据关联方法,这2种方法使用相同的数据模型、测量模型和运动模型,通过对最近邻数据关联和多假设数据关联进行仿真,发现均能对目标实现良好的跟踪。跟踪器性能模型用来评估跟踪器输出质量,分别从跟踪检测概率、跟踪碎片和错误跟踪率3个性能指标评估输出质量,通过仿真得到的性能指标可知,多假设数据关联跟踪器的输出质量明显优于最近邻数据关联跟踪器的输出质量。

基于跟踪起始准则的多基地声呐阵位优化算法

针对水下区域监视多基地声呐(如浮标等)发射、接收节点阵位布置问题,提出了一种基于跟踪起始准则的多基地声呐阵位优化算法。该算法首先在分布式和集中式两种多基地融合处理模式下,推导了目标跟踪起始概率计算准则,然后,基于区域目标成功跟踪起始覆盖率,建立了多基地声呐阵位优化数学模型,并采用粒子群算法来优化求解该非凸数学模型,从而得到全局最优的多基地声呐发射-接收阵位。仿真结果表明,在两种多基地融合处理模式下,优化后多基地声呐节点阵位,其区域目标跟踪起始覆盖率比典型经验方案有较大提高。

基于波达时间的多基地声呐定位算法

根据双(多)基地声呐系统结构的特点,给出了针对不同的条件因素,给出了适合该条件下的目标定位算法。经分析,距离-角度定位法、角度-角度定位法适用于任意系统配置,而双曲线定位法仅适用于复合双基地系统和多基地系统。

多基地声呐发射时序优化设计技术

声呐系统探测向着多发多收的多基地声呐协同探测方向发展,其中多基地声呐发射时序优化是多基地协同探测技术的一个重要研究方向。为此,作者提出一种针对分布式警戒网络的多基地声呐发射时序优化设计方法,该方法利用贝叶斯准则获得警戒区域实时的水下目标存在概率分布,以此优化控制声源的发射时序,快速“照亮”整个水下区域,同时实现区域声呐探测覆盖面积最大化。仿真研究表明了该方法较声源顺序发射以及随机发射,探测效能提升明显。

基于声场环境知识的多基地声呐检测跟踪算法

针对复杂水声环境下多基地声呐系统联合水下多目标检测跟踪问题,提出了基于声场环境知识的多基地声呐检测跟踪算法。该算法在多传感器集中式融合框架下,利用海洋声场环境分析设备提供的辅助知识,自适应调整多基地声呐系统联合目标检测准则和多目标跟踪策略。仿真结果表明,相比多基地声呐系统非知识辅助方法,该算法能够有效降低浅海混响区的目标跟踪虚假航迹率。

多基地声呐浮标系统的布阵设计分析

为了研究多基地声呐浮标系统的探测性能,文章采用跟踪起始概率作为目标的检测概率,以多基地集中式探测模式为例,分析了声呐浮标阵的布阵阵型因素对声呐探测面积的影响。研究表明,在多基地声呐系统的收发合置方式下,三角形合置布局的探测面积是大于四边形和六边形的。而在收发分置的多基地系统中,除了三角形布局外,其余的四边形布局、六边形布局、菱形和棋盘格形布局的探测性能均优于收发合置布局,这体现了收发分置的多基地声呐系统探测性能的优异性。其中,菱形布局的每个声源的探测面积最大,优势显著。结合声呐浮标多基地探测系统的构建机动灵活这一特性,文章研究结果可以为反潜作战过程中的声呐浮标布阵设计提供理论参考,从而提升声呐浮标的探测性能。

声呐位置误差情况下的运动目标多基地定位方法

在多基地声呐定位系统中,声呐的位置信息往往含有随机误差,这些误差会严重影响目标的定位精度。针对这一问题,提出了一种基于时间和多普勒频率的运动目标定位方法。首先,将基于时间和多普勒频率定位机制的非线性量测方程组转化为关于目标位置、速度及中间变量的伪线性方程组,利用加权最小二乘估计法对运动目标的位置、速度进行初始求解;然后,利用位置、速度及中间变量之间的相关性对位置和速度的估计偏差进行求解;最后,对位置和速度的初始解进行误差修正。分析了所提算法在量测误差较小情况下的统计有效性,并通过蒙特卡洛模拟进行了数值验证。

基于时延方位估计的多基地模式轨迹解算算法

单基地模式的声呐探测系统存在工作方式固定、定位精度低的缺陷多基地定位声呐中T-Rn定位方式存在观测和测量缺失的问题。文章结合多基地系统在跟踪阶段中所获得的信号波达时间、接收信号幅度和信号来向角等多元先验信息,对基于波达时间及方位的定位算法进行了深入研究。文章提出了一种利用空间椭圆轨迹交汇的目标位置解算算法,并以空间反向投影算法辅助完成目标定位。该算法首先获取目标回波的相位关系,利用基于广义互相关的时延估计算法得到系统工作周期内的平均时延估计量。基阵的垂直方位观测量可通过接收信号的方位估计值获得,轨迹解算算法分别采用了椭圆轨迹交汇与几何定位法。最后给出了完整的算法流程,误差评估的仿真结果验证了交汇定位算法的有效性,该方式可有效保证多基地模式下的目标定位跟踪任务的执行效率,对实际工程应用中系统定位精度的评估有一定参考价值。

MIMO声呐目标检测性能分析

重点研究MIMO声呐的目标检测性能,为MIMO声呐布阵方式和工作模式等的选择提供理论依据。通过理论分析给出了MIMO声呐接收机工作特性(ROC)曲线的表达式,分别包括并列式和分布式MIMO声呐,同时给出了相控阵、SIMO和MISO等形式声呐的ROC表达式。通过示例比较了相同情况下并列式MIMO声呐、分布式MIMO声呐、相控阵声呐和常规多基地声呐的ROC曲线。结果表明,相同条件下相控阵声呐波束指向方向上的目标检测概率高于并列式MIMO声呐,做脉冲积累的并列式MIMO声呐可以得到与相控阵声呐相同的检测性能,低信噪比时并列式MIMO声呐和相控阵声呐的目标检测概率高于分布式MIMO声呐,高信噪比时分布式MIMO声呐可以得到较高的检测概率,采用多个发射阵元的分布式MIMO声呐性能优于使用一个发射阵元的常规多基地声呐。

基于扩展面积的航空浮标与舰载声呐协同搜潜范围研究

为提高海上编队反潜能力,采用航空声呐浮标和舰载声呐多基地协同探测.从声呐方程出发,建立了搜索范围模型,定量分析了发射声源级和辐射噪声总声级对探测优势的影响.仿真结果表明,对于低噪声目标,辐射噪声级越小,发射声源级越大,协同工作模式相对于单基地模式搜索范围的优势越明显,对于高噪声目标,优势丧失.多基地搜索是应对低噪声水下目标威胁的有效手段.

国外航空声学探潜装备研究进展

航空探潜装备在反潜装备体系中占有重要地位。目前,航空声呐正朝着低频、大孔径扩展阵和垂直阵方向发展,并实现多传感器的联合搜潜。在"网络中心战"思想的指导下,分布式声呐网络的概念应运而生,航空声呐作为其中的重要节点,探潜效能得到了更好的发挥。

特征协助的水声融合探测技术

为克服多基地声呐网络杂波率高、目标微弱、传感器检测概率低等问题,业界日益重视特征协助的水声融合探测技术,以利用回波特征与目标的相关性抑制杂波,提供更适宜的探测输入。文章首先介绍了特征协助的水声融合探测技术的发展背景;综述了国外特征协助跟踪的最新进展,并基于探测前跟踪的思想,重点讨论了基于回波特征协助的跟踪前预处理技术;同时进一步回顾了国内在多基地声呐定位、跟踪、回波特征提取与信息融合等相关方面的贡献;最后指出该领域尚待进一步研究的内容,包括获取测试数据的原型系统、适用的信号与信息处理技术、自动融合与跟踪能力的提高。

基于TAP目标强度模型的浮标双基地探测研究

为了准确估计多基地声呐探测面积,以双基地声呐为例,采用TAP潜艇目标强度模型修正探测方位角、分置角对目标强度的影响,并据此开展双基地声呐探测范围研究,定量分析了双基地间距、节点规模对声呐探测范围的影响。研究表明,双基地声呐对潜探测范围主要集中在构成镜反射态势的区域,收发基地间距为1倍探测距离时,双基地声呐探测范围与单基地相当。但是,多基地声呐的节点规模效应显著,仿真条件下,节点规模由1发1收扩充到2发2收时,探测范围扩大了7.6倍。考虑到声呐浮标多基地探测具有构建灵活、易于补充节点的特点,可以充分利用多基地探测的规模效应,提升对潜艇的探测效能。

一种改进的水下小目标跟踪算法仿真

针对水下小目标跟踪精度低,易发生误跟和跟丢目标的问题,提出了一种扩维交互式多模型扩展卡尔曼算法(IMM-EKF)结合模拟退火粒子群算法(SA-PSO)的目标跟踪算法。首先,基于初始时刻获取量测和估计量测的加权最小二乘原则,利用SA-PSO算法估计目标的初始位置。仿真结果表明,上述算法以少于60次的迭代次数收敛,并且初始位置估计误差略大于克拉美劳下界。其次,利用扩维IMM-EKF算法进行目标跟踪,上述算法在IMM-EKF算法基础上,在每一步迭代过程中进行量测扩维,获取更多目标运动状态信息。仿真结果表明,相比于IMM-EKF算法和加权IMM-EKF算法,扩维IMM-EKF算法具有更小的跟踪误差和更好的鲁棒性。