《无源声传感器网目标概率定位算法》由会员分享，可在线阅读，更多相关《无源声传感器网目标概率定位算法（66页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、杭州电子科技大学 硕士学位论文 无源声传感器网目标概率定位算法 姓名：杜巍 申请学位级别：硕士 专业： 指导教师：林岳松 20091101 杭州电子科技大学硕士学位论文 I 摘 要 无源声传感器探测技术是利用声传感器被动接收目标发出的特定声波信号， 对目标进行定位的一种技术， 它可以弥补雷达探测低空目标时存在监控盲区的缺 点，具有抗干扰性强，不易被敌方发现等优点。声传感器在工作时，具有量测非 线性，信号时延性等特点，增加了目标定位的难度。本文结合“十一五”国防预 先研究项目，在时延条件下，对声传感器网络中的单目标、多目标定位算法进行 深入的研究，主要研究工作和取得的成果如下： (1) 根据传感
2、器工作特点、声波信号时延以及传感器的组网特性，从整体上 描述了声传感器探测系统的研究背景和现状， 详细分析了与一般非线性目标跟踪 系统的区别。并介绍了几种常用的无源定位算法：无源测向交叉定位算法、无源 时差定位算法以及概率定位算法。 (2) 针对声传感器测量目标发出的声波信号存在纯方位量测、时延较大的特 点，将对静目标的概率定位算法扩展应用到运动目标的定位问题中，并结合时延 校准处理，提出了无源声传感器网单目标概率定位算法。首先，对多个传感器量 测数据进行动态选择，选出测向线交角更接近90?的两个传感器量测数据进行交 叉定位，获得目标初始位置；其次，进行时延校准处理，并重新确定测向线交角 更接
3、近90?的两个传感器量测数据进行交叉定位，获得新的目标初始位置估计； 最后，利用概率定位对新的初始位置进行概率修正，进而获得目标较为准确的位 置估计，形成航迹。 (3) 针对声传感器网多目标定位问题出现的虚假点即“鬼点”多，不同时刻 目标点迹无法关联的问题。本文结合项目实际需求，提出了无源声传感器网多目 标概率定位算法。首先，基于目标动态模型预测，对交叉定位产生的“鬼点”进 行剔除；其次，利用迭代的概率定位算法与全局“最近邻”算法定位出多目标位 置； 最后， 利用二次曲线拟合将多目标点迹进行拟合， 获得多目标运动态势航迹。 仿真说明，在适当的假设条件下，本为提出的无源声传感器网多目标概率定位算
4、 法完全适用于海面低空多目标定位问题。 最后对全文进行了总结和展望。文中算法在声探测仿真平台进行了运行测 试，结果符合预警系统的性能指标要求。 关键词：声传感器探测，时延校准处理，概率定位，“鬼点”剔除，曲线拟合 杭州电子科技大学硕士学位论文 II ABSTRACT Passive acoustic sensor detection technology is a target location technology by getting the acoustic signal passively with acoustic sensor. It can cover the shortage
5、of radar which cant detect the low altitude target and it is more anti-jamming and cant be detected by enemies. When the acoustic sensor is working, the nonlinear measurement and time-delay increase the difficulty if target is located. Under the pre-research projects of 11th Five-Year Plan, the pape
6、r researches on the single target T=1; % F=1 0 T 0 0.5*T2 0; % 0 1 0 T 0 0.5*T2; % 0 0 1 0 T 0; % 0 0 0 1 0 T; % 0 0 0 0 1 0; % 0 0 0 0 0 1;%状态转移矩阵 %L=0.5*T2 0.5*T2 T T 1 1; F=1 0 T 0; 0 1 0 T; 0 0 1 0; 0 0 0 1; %状态转移矩阵 M=0.5*T2 0; 0 0.5*T2; T 0; 0 T; X(:,1)=-1000 -2500 300 300;%目标初始状态 qv=0.1; v1=no
7、rmrnd(0,qv,2,N);%白过程噪声是加速度增量 for k=2:N X(:,k)=F*X(:,k-1)+M*v1(:,k-1); end %4 个传感器的位置 M=zeros(2,4); M(:,1)=0 0;M(:,2)=5000 0;M(:,3)=3000,4000;M(:,4)=8000,4000; MM=0 0 3000 4000;0 0 8000 4000;0 0 5000 0;5000 0 3000 4000;5000 0 8000 4000;3000 4000 8000 4000; w=0.0524;%6*normrnd(0,0.01,1,N); %方位角噪声 %R=0
8、.1; %传感器两两之间的距离 M12=sqrt(M(2,1)-M(2,2)2+(M(1,1)-M(1,2)2); 杭州电子科技大学硕士学位论文 56 M13=sqrt(M(2,1)-M(2,3)2+(M(1,1)-M(1,3)2); M14=sqrt(M(2,1)-M(2,4)2+(M(1,1)-M(1,4)2); M23=sqrt(M(2,2)-M(2,3)2+(M(1,2)-M(1,3)2); M24=sqrt(M(2,2)-M(2,4)2+(M(1,2)-M(1,4)2); M34=sqrt(M(2,3)-M(2,4)2+(M(1,3)-M(1,4)2); Mon=100; for j
9、j=1:Mon;%仿真 100 次% B=zeros(2,6,N); % for k=1:N % B1(k)=atan(X(2,k)-M(2,1)/(X(1,k)-M(1,1)+5.24*normrnd(0,0.01,1,1); %传感器 1 测 的角度 % B2(k)=atan(X(2,k)-M(2,2)/(X(1,k)-M(1,2)+5.24*normrnd(0,0.01,1,1); %传感器 2 测 的角度 % B3(k)=atan(X(2,k)-M(2,3)/(X(1,k)-M(1,3)+5.24*normrnd(0,0.01,1,1); % B4(k)=atan(X(2,k)-M(2
10、,4)/(X(1,k)-M(1,4)+5.24*normrnd(0,0.01,1,1); % B(:,:,k)=B1(k) B3(k);B1(k) B4(k);B1(k) B2(k);B2(k) B3(k);B2(k) B4(k);B3(k) B4(k); % end % %传感器接收到的角度为 0-360 度对的了 for i=1:4 for k=1:N if(X(1,k)M(1,i) B0(i,k)=atan(X(1,k)-M(1,i)/(X(2,k)-M(2,i)+5.24*normrnd(0,0.01,1,1); else if(X(1,k)M(1,i) B0(i,k)=pi+atan
11、(X(1,k)-M(1,i)/(X(2,k)-M(2,i)+5.24*normrnd(0,0.01,1,1); else if (X(1,k)M(1,i) B0(i,k)=pi+atan(X(1,k)-M(1,i)/(X(2,k)-M(2,i)+5.24*normrnd(0,0.01,1,1); else (X(1,k)=M(2,i); B0(i,k)=2*pi+atan(X(1,k)-M(1,i)/(X(2,k)-M(2,i)+5.24*normrnd(0,0.01,1,1); end end end end end for k=1:N B(:,:,k)=B0(1,k) B0(3,k);B0
12、(1,k) B0(4,k);B0(1,k) B0(2,k);B0(2,k) B0(3,k);B0(2,k) B0(4,k);B0(3,k) B0(4,k); B1(1,k)=B0(1,k);B2(1,k)=B0(2,k);B3(1,k)=B0(3,k);B4(1,k)=B0(4,k); end 杭州电子科技大学硕士学位论文 57 %传感器测得目标的方位角%存贮到一个矩阵中，方便编号调用 %5 %传感器和目标距离%55 for k=1:N Mm1(1,k)=sqrt(M(2,1)-X(2,k)2+(M(1,1)-X(1,k)2); Mm2(1,k)=sqrt(M(2,2)-X(2,k)2+(M(
13、1,2)-X(1,k)2); Mm3(1,k)=sqrt(M(2,3)-X(2,k)2+(M(1,3)-X(1,k)2); Mm4(1,k)=sqrt(M(2,4)-X(2,k)2+(M(1,4)-X(1,k)2); end %利用余弦定理，计算两条射线的交角%存贮方便调用 Ang=zeros(6,N); for k=1:N MX1(1,k)=(Mm1(1,k)2+Mm3(1,k)2-M132)/(2*Mm1(1,k)*Mm3(1,k); MX2(1,k)=(Mm1(1,k)2+Mm4(1,k)2-M142)/(2*Mm1(1,k)*Mm4(1,k); MX3(1,k)=(Mm1(1,k)2+
14、Mm2(1,k)2-M122)/(2*Mm1(1,k)*Mm2(1,k); MX4(1,k)=(Mm2(1,k)2+Mm3(1,k)2-M232)/(2*Mm2(1,k)*Mm3(1,k); MX5(1,k)=(Mm2(1,k)2+Mm4(1,k)2-M242)/(2*Mm2(1,k)*Mm4(1,k); MX6(1,k)=(Mm3(1,k)2+Mm4(1,k)2-M342)/(2*Mm3(1,k)*Mm4(1,k); Ang(1,k)=abs(acos(MX1(1,k)-pi/2); Ang(2,k)=abs(acos(MX2(1,k)-pi/2); Ang(3,k)=abs(acos(MX
15、3(1,k)-pi/2); Ang(4,k)=abs(acos(MX4(1,k)-pi/2); Ang(5,k)=abs(acos(MX5(1,k)-pi/2); Ang(6,k)=abs(acos(MX6(1,k)-pi/2); end %编号查找%选择最接近 90 度的 for k=1:N Angl=Ang(1,k) Ang(2,k) Ang(3,k) Ang(4,k) Ang(5,k) Ang(6,k); c=find(Angl=min(Angl); %求定位得到的点（x,y） %if(B1(k)+B2(k) % Y(1,k)=(MM(4,c)-MM(2,c)+MM(1,c)*tan(B(1,c,k)-MM(3,c)*tan(B(2,c,k)/(tan(B(1,c,k
