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申请/专利权人:西北工业大学
摘要:本发明涉及一种基于浅海声场特性和卡尔曼滤波的高精度声源定位方法,通过射线模型修正时延与收发水平距离的误差关系,从而得到实际的时延与距离的精确映射关系,利用脉冲压缩寻找信号幅值峰值对应的多途到达时延,构建代价函数,通过匹配得到声源与各传感器的水平距离。针对每一帧数据的距离信息,通过最小二乘法估计目标位置坐标,但此时存在偏差,再将每一帧的坐标位置作为卡尔曼滤波器的观测输入量,经过多帧滤波跟踪,确定目标的定位跟踪轨迹。相比于传统定位方法,该方法简单易实施,运用细分化网格声场模型计算与卡尔曼滤波器融合,定位跟踪精度更高,具有潜在的应用价值。
主权项:1.一种基于浅海声场特性和卡尔曼滤波的高精度声源定位方法,其特征在于步骤如下:步骤1:将n个水声传感器或小尺寸阵列放置于浅海环境中,其中n≥2,每个水声传感器的接收深度为水平维坐标步骤2:利用射线声场计算模型分别计算声源到水声基阵每个传感器的信道冲击响应hit,则第i个传感器在第m帧接收信号为sit=hit*xt其中:xt为声源信号所述射线声场计算模型的中心频率为fc,采样率为fs,声源周期性发射信号xt,且以实测声速剖面、频率、声源深度、接收深度、海深为输入参数;步骤3:将声源信号xt和各水声传感器接收信号进行匹配滤波,得到相关函数峰值所对应的时延τi;步骤4:通过射线声场计算公式r=Fτ,z,F·表示声场环境模型算子,实测声速剖面海洋环境下,得到声源到各个水声传感器的时延τi与水平距离ri之间的对应关系;步骤5:当已知声源与各水声传感器的水平距离ri时,则目标到达距离与位置关系为:x-xi2+y-yi2=ri2;对于第1个水声传感器,有x-x12+y-y12=r12,依次减去第1个传感器距离公式,写成向量形式为:gTmu=hTm;其中u=[x,y]T为信标位置的矢量集合gTm=[-2xm-x1,-2ym-y1] 利用最小二乘法求解信标的坐标位置pm=[xm,ym]T,其中xm和ym分别代表第m帧信号位置的横坐标和纵坐标;步骤6:将上述得到的信号坐标[xm,ym]T作为卡尔曼滤波器的观测输入量,输出为声源位置坐标,最终估计得到声源按照时间序列的离散位置坐标轨迹p=[x,y]T;经过连续多帧滤波后,得到准确的水下声源位置。
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权利要求:
百度查询: 西北工业大学 基于浅海声场特性和卡尔曼滤波的高精度声源定位方法
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