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申请/专利权人：广东海洋大学
摘要：本发明公开了基于NRZND模型的TDOA移动目标定位方法，所述方法包括下列步骤：设定声信号源的轨迹方程，并基于所述轨迹方程构建声传感器坐标方程；将所述声传感器坐标方程转换为线性方程；根据原始OZND模型，构建NRZND模型；采用NRZND模型求解所述线性方程，获得移动目标位置，在NRZND模型中设计和采用新的非线性激活函数，使模型具有更快的收敛速度和更高的精度，同时，设计的自适应系数与积分项相结合，使模型在求解时变QR分解问题，特别是在TDOA场景中的时变噪声环境下，NRZND模型的收敛特性得到了改善，同时保持了较高的收敛精度，具有高精度、低时延的优点。
主权项：1.基于NRZND模型的TDOA移动目标定位方法，其特征在于，所述方法包括下列步骤：设定声信号源的轨迹方程，并基于所述轨迹方程构建声传感器坐标方程；将所述声传感器坐标方程转换为线性方程；根据原始OZND模型，构建NRZND模型；采用NRZND模型求解所述线性方程，获得移动目标位置；原始OZND模型定义为： 式中表示误差函数，表示的时间导数，ξ是控制收敛速度的尺度参数，适当的ξ使模型得到更好的性能；根据前述原始OZND模型，构建出NRZND模型，所构建的NRZND模型中除了原有的积分项外，还包含了新的激活函数和自适应系数，其中新的激活函数的表达式为： 其中，κ、δ、ζ均为固定实参数，表示为NRZND模型中第j个误差函数Ej，exp表示e的幂运算，e为自然常数，t是随时间t而改变的变参数分段函数；所述自适应系数的表达式为： 其中，是预定义的参数，Et为NRZND模型中的误差函数，||.||F表示F范数，表示基于时间和误差构成的自适应系数；因此所构建的NRZND模型为： 其中，是用来抑制噪声的积分项，是控制收敛速度的尺度参数，表示Et的一阶导数，表示关于Et的新的激活函数，表示时间t的换元。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东海洋大学 基于NRZND模型的TDOA移动目标定位方法
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