本文選題：多目標方位 + 單矢量水聽器�。� 參考：《國防科技大學學報》2017年02期

【摘要】：采用量子粒子群求解聲壓和質點振速組成的非線性相關方程組,實現多目標聲源方位的估計。為提高精度,應用最小二乘法對測量結果進行擬合并建立預測模型,通過卡爾曼濾波對方位軌跡進行優(yōu)化。結果表明:單矢量水聽器能夠同時分辨多個目標方位,解算結果應使用統(tǒng)計特性表示;采用本方法最多能分辨7個目標,目標個數越多,方位誤差越大;信噪比越高,分辨率和精度越高,偏差越小;通過數據擬合然后卡爾曼濾波的方法能夠有效提高目標方位跟蹤精度。
[Abstract]:Quantum particle swarm optimization (QPSO) is used to solve the nonlinear correlation equations of sound pressure and particle velocity. In order to improve the accuracy, the least square method is used to combine the measured results to establish the prediction model, and the azimuth trajectory is optimized by Kalman filter. The results show that the single vector hydrophone can distinguish multiple target azimuth at the same time, and the calculation results should be expressed by statistical characteristics, the method can distinguish 7 targets at most, the more the number of targets, the greater the azimuth error, the higher the signal-to-noise ratio (SNR), the greater the azimuth error. The higher the resolution and accuracy, the smaller the deviation, and the more accurate the target azimuth tracking is, the higher the resolution and precision are, and then the Kalman filter can effectively improve the precision of azimuth tracking.
【作者單位】： 中國船舶重工集團公司第七一0研究所;
【基金】：國家部委基金資助項目(9140A05020514CB40014)
【分類號】：TB565.1

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本文編號：1986242