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水下单目标分布式协同定位技术研究
| 论文题名： | 水下单目标分布式协同定位技术研究 |
| 关键词： | 水下目标检测;分布式协同定位;恒虚警检测器;k-means算法;自适应权重粒子群 |
| 摘要： | 随着世界各国对海洋领域的日益重视，水下目标检测与定位技术的研究显得尤为重要。由于现代海战环境的日益复杂，传统的单节点探测定位系统已经不能满足多样化水下目标监测的要求，因此多节点协同系统应运而生。它弥补了单节点作用面积小、功能形式单一等缺点，也提高了系统在更大的地理区域、更复杂的工作环境中的性能。 论文首先研究了单节点检测和分布式协同检测方法。详细推导了几种常见的均值类恒虚警检测器的原理，并通过仿真观察其优缺点。在分布式协同检测部分，进行了K/N融合、奈曼皮尔逊融合的原理分析及仿真。在双基地布局下，研究了发射站与接收站不同距离对系统检测性能的影响;在一发两收和一发三收布局下，研究了不同协同检测算法下系统的检测概率和覆盖范围。 其次，研究了双基地定位和分布式协同定位方法。从典型的双基地基于波达时间定位(TOL)算法和基于波达方向定位(BOL)算法入手，针对上述两种算法在基线区存在盲区的问题，开展论文分布式协同定位算法的研究。仿真分析多基地TOL算法，同时为了提高整个系统的定位精度，进行了线性最小二乘算法和数据融合算法的理论推导和仿真分析。重点分析了分布式系统在不同几何布局下、不同节点数目下的定位精度。 然后，针对线性最小二乘算法定位过程中，由于初值选取不当造成定位精度下降的问题，设计了一种自适应权重粒子群优化的协同定位算法，并讨论了种群个数、节点数目及布局方式对系统定位误差的影响。仿真分析表明，该算法在目标定位精度、定位成功率等方面的性能都得到了改善，且受时间测量误差影响较小，更适用于水下环境中。同时针对分布式系统节点失效导致系统定位精度下降的问题，设计了一种基于k-means聚类的自适应权重粒子群优化算法，仿真分析表明:经过k-means算法聚类后，系统的定位精度有明显提升。 最后，利用松花湖试验数据对部分定位算法进行了验证。 |
| 作者： | 胡鹏鹏 |
| 专业： | 水声工程 |
| 导师： | 马雪飞 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 哈尔滨工程大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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