基于STI的被动定位方法研究

论文摘要

本文利用声呐测得的目标噪声信号,通过长时间时空积分来解算目标运动要素。文中建立了时空积分方法求解目标运动参数的理论模型;采用粒子群优化算法对时空积分谱进行优化处理以获得目标参数的最优解;用计算机仿真数据对STI模型及优化算法进行了检验;最后通过海上试验数据的处理进一步验证了模型的正确性。仿真和海上试验数据处理结果表明该方法能够得到稳定有效的解,较现有方法的定位性能有一定提高。 利用时空积分方法解算目标运动要素时,最主要的优点就是摆脱了声呐载体机动的限制:其次,本方法是融目标检测和定位为一体的方法;第三,本方法利用了目标噪声中传播衰减相对较小的低频线谱成分,而且,本方法采用了超长的积分时间,可以获得更高的处理增益,因此,可以获得较常规方法更远的作用距离。 时空积分方法的缺陷是对噪声中的线谱稳定度有较高的要求,对目标的运动态势也有一定限制。 综上所述,时空积分是一种较为优越的融信号检测和目标被动定位为一体的方法,具有一定的实际应用价值。

论文目录

• 0 引言
• 1 STI方法原理及计算机仿真
• 1.1 线阵的波束形成及信号检测理论
• 1.1.1 线阵波束形成
• 1.1.2 频域波束形成
• 1.1.3 平方检波与时间积分
• 1.2 STI理论
• 1.3 粒子群优化算法
• 1.3.1 优化算法基础
• 1.3.2 粒子群优化算法
• 1.3.2.1 PSO算法原理
• 1.3.2.2 参数分析
• 1.3.2.3 算法流程
• 1.4 仿真计算及结果分析
• 1.4.1 仿真态势
• 1.4.2 仿真结果
• 1.4.3 结果分析
• 1.4.4 影响 STI方法性能的因素
• 1.4.4.1 目标运动态势的影响
• 1.4.4.2 频率稳定度的影响
• 2 海试数据的处理
• 2.1 实验概况
• 2.2 实验数据的预处理
• 2.2.1 阵形校正
• 2.2.2 频率选择
• 2.3 方位及线谱提取
• 2.3.1 方位提取
• 2.3.2 目标线谱分析
• 2.4 运动参数估计
• 2.4.1 目标运动态势及参数设置
• 2.4.2 计算结果及分析
• 3 总结与进一步的工作
• 3.1 总结
• 3.2 进一步的工作
• 致谢
• 参考文献