水聲傳感網(wǎng)絡(luò)（Underwater Acoustic Sensor Network,UASN）的出現(xiàn)大大提高了海洋環(huán)境探測(cè)的潛在能力。在大多數(shù)UASN的應(yīng)用中,節(jié)點(diǎn)定位都是一項(xiàng)基礎(chǔ)而重要的任務(wù)。節(jié)點(diǎn)的位置信息有助于其它水下任務(wù)的完成。在位置相關(guān)的數(shù)據(jù)采集任務(wù)中,如果缺失了位置信息,數(shù)據(jù)將變得無(wú)用。目前大多數(shù)的水下定位模型使用單一的聲速值進(jìn)行距離估計(jì)和節(jié)點(diǎn)定位,忽略了水體的分層效應(yīng)以及聲速剖面的時(shí)間變化特性對(duì)定位結(jié)果的影響。然而,受水下介質(zhì)不均勻以及海洋環(huán)境動(dòng)態(tài)變化的影響,水下定位存在不確定性。因此,本文就基于UASN的聲速估計(jì)和定位誤差修正開(kāi)展研究工作。論文的第一部分以UASN中的距離估計(jì)問(wèn)題為例,通過(guò)求解克拉美羅界（Cramer-Rao Bound,CRB）,討論了聲速剖面誤差對(duì)距離估計(jì)性能的影響。研究結(jié)果表明,聲速誤差和時(shí)間測(cè)量誤差以及深度測(cè)量誤差一樣,是影響水下傳感器網(wǎng)絡(luò)定位性能的重要因素。另外,海洋環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化也會(huì)造成聲速剖面的擾動(dòng),導(dǎo)致聲線路徑和信號(hào)傳播時(shí)間的變化,影響模型定位結(jié)果的穩(wěn)定性。因此,為了降低聲速誤差對(duì)水下傳感器網(wǎng)絡(luò)中定位算法性能的影響,為定位模型提供更加準(zhǔn)確的... 

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 水聲傳感網(wǎng)絡(luò)的定位技術(shù)
        1.2.2 聲速剖面反演方法
        1.2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)方法在水聲領(lǐng)域的應(yīng)用
    1.3 論文研究?jī)?nèi)容
        1.3.1 研究思路
        1.3.2 研究?jī)?nèi)容
        1.3.3 論文結(jié)構(gòu)
2 聲速誤差對(duì)水聲傳感網(wǎng)絡(luò)中目標(biāo)定位的影響
    2.1 聲在海洋中的傳播模型
        2.1.1 波動(dòng)方程
        2.1.2 射線聲學(xué)基礎(chǔ)
    2.2 聲速不確實(shí)性以及時(shí)間演化
        2.2.1 經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)表征
        2.2.2 時(shí)間演化AR模型
    2.3 聲速誤差對(duì)水下網(wǎng)絡(luò)距離估計(jì)的影響
        2.3.1 水下網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)基礎(chǔ)
        2.3.2 聲速水平無(wú)關(guān)時(shí)的聲線計(jì)算
        2.3.3 節(jié)點(diǎn)間距離估計(jì)方法及性能
    2.4 本章小結(jié)
3 基于聲線路徑跟蹤的TDoA水聲傳感網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)定位
    3.1 梯度分層模型
        3.1.1 等梯度聲線跟蹤
        3.1.2 梯度分層水體中的聲線模型
        3.1.3 基于梯度分層模型的距離估計(jì)
    3.2 TDoA目標(biāo)定位
        3.2.1 任意位置處的梯度計(jì)算
        3.2.2 節(jié)點(diǎn)定位算法
        3.2.3 性能限
    3.3 仿真分析和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證
        3.3.1 瓊東海域平均聲速環(huán)境節(jié)點(diǎn)定位仿真
        3.3.2 SWellEx96實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析與算法驗(yàn)證
    3.4 本章小結(jié)
4 結(jié)合聲速反演的水聲傳感網(wǎng)絡(luò)定位誤差修正
    4.1 基于微擾法的水下網(wǎng)絡(luò)聲速剖面反演
        4.1.1 水聲傳感網(wǎng)絡(luò)與聲層析問(wèn)題
        4.1.2 基于射線模型的微擾法
        4.1.3 聲速反演和跟蹤算法
    4.2 基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的稀疏EOF系數(shù)估計(jì)
        4.2.1 逆問(wèn)題求解中的機(jī)器學(xué)習(xí)方法:以匹配場(chǎng)為例
        4.2.2 字典相關(guān)性問(wèn)題
        4.2.3 稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)
        4.2.4 基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的稀疏參數(shù)估計(jì)模型
    4.3 聲速剖面反演與定位修正仿真
        4.3.1 仿真環(huán)境
        4.3.2 基于微擾法的最小二乘聲速剖面估計(jì)
        4.3.3 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型求解稀疏EOF系數(shù)
        4.3.4 距離估計(jì)和TDoA定位修正
    4.4 千島湖聲速反演和定位修正實(shí)驗(yàn)
        4.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境描述
        4.4.2 基于湖面信標(biāo)的聲速估計(jì)
        4.4.3 結(jié)合反演聲速的TDoA定位修正
    4.5 本章小結(jié)
5 研究工作總結(jié)與未來(lái)研究展望
    5.1 研究工作總結(jié)
    5.2 創(chuàng)新點(diǎn)
    5.3 未來(lái)研究展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)歷及在學(xué)期間科研成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]由傳播時(shí)間反演海水中的聲速剖面[J]. 唐俊峰,楊士莪.  哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào). 2006(05)
[2]基于聲線到達(dá)時(shí)差的淺海聲速剖面反演[J]. 張忠兵,馬遠(yuǎn)良,倪晉平,童 立.  西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2002(01)
[3]淺水聲速剖面的反演方法與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證[J]. 沈遠(yuǎn)海,馬遠(yuǎn)良,屠慶平,姜小權(quán),朱治富.  西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2000(02)

博士論文
[1]信息理論準(zhǔn)則下的匹配場(chǎng)聲源定位[D]. 周悅.浙江大學(xué) 2015
[2]捕捉環(huán)境不確實(shí)性的聲學(xué)—?jiǎng)恿?shù)據(jù)同化技術(shù)[D]. 金麗玲.浙江大學(xué) 2013

碩士論文
[1]深海聲層析最小二乘新息方法[D]. 黃穎.浙江大學(xué) 2017



本文編號(hào)：3207725