CN104765037A - 基于短垂直阵的水下目标定位稳健方法 - Google Patents

基于短垂直阵的水下目标定位稳健方法 Download PDF

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丁忠军
杨波
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Abstract

本发明涉及水声工程、海洋工程和声纳技术等领域，尤其涉及适用于短垂直阵的水下目标定位稳健方法,目的在于提供一种充分利用水听器接收信号中包含的多途时延信息来实现水下目标定位稳健方法。包括在水声信道中放置短垂直阵来实现水下目标的被动定位；估计出目标的距离和深度，被动定位方法是设计宽带恒定扇区响应空域矩阵滤波器；对短垂直阵接收宽带信号进行空域滤波，然后分别做自相关，得到其自相关函数；利用声线模型计算各测试点源到达短垂直阵中心位置的相对到达时延和幅度；分别构造加权函数，对自相关函数的绝对值进行加权求和；分别得到上、下半空间对应的定位模糊平面；最终得到水下目标的定位模糊平面，判定目标的距离和深度。在有效降低了***实现复杂度，提高了***稳健性。

Description

基于短垂直阵的水下目标定位稳健方法
技术领域
本发明涉及水声工程、海洋工程和声纳技术等领域，尤其涉及适用于基于短垂直阵的水下目标定位稳健方法。
背景技术
以声线理论为基础建立信道模型后，匹配场被动定位的方法也要随着改变。利用本征声线到达结构的特征进行匹配是其主要选择。本征声线特征匹配算法，以本征声线的到达参数特征为着眼点。在匹配定位中，先从实际的接收信号中分解出本征声线的到达角与相对到达时延等作为匹配信息，而后根据事先计算好的本征声线到达结构图进行匹配运算，最后得出声源位置的估计。由于本征声线到达结构图的计算仅涉及本征声线的部分信息，而且在进行特征匹配定位时用一次本征声线到达参数的分解运算代替了场匹配时的千百次声场合成运算，计算效率大大提高。综上所述，特征匹配算法是声线理论信道模型下匹配定位的可行算法。
本征声线的相对到达时延估计是基于声线理论信道模型的匹配场被动定位方法中的关键环节，利用现有的时延估计算法来估计本征声线的相对到达时延是比较困难的，尤其在声学环境更为复杂的浅海波导中，情况更是如此。在浅海波导中，随着声源和水听器之间距离的增加，本征声线条数也将不断增加，这将进一步增加时延估计的难度。因此要想充分利用水听器接收信号中包含的多途时延信息来实现水下目标定位，必须寻找新的方法和技术途径。
发明内容
本发明的目的在于提供一种充分利用水听器接收信号中包含的多途时延信息来实现水下目标定位的基于短垂直阵的水下目标定位稳健方法。
为了达到上述目的，本发明包括以下步骤：
步骤1:在水声信道中放置短垂直阵来实现水下目标的被动定位；
步骤2:估计出目标的距离和深度，被动定位方法是设计宽带恒定扇区响应空域矩阵滤波器；
步骤3:对短垂直阵接收宽带信号进行空域滤波，分别输出-90°～0°下半空间和0°～90°上半空间两部分；
步骤4:然后分别做自相关，得到其自相关函数；
步骤5:根据自相关函数的性质，自相关函数在相对到达时延和交叉时延处出现峰值；
步骤6:利用声线模型计算各测试点源到达短垂直阵中心位置的相对到达时延和幅度；
步骤7:同样选取－90°～0°下半空间和0°～90°上半空间两部分；
步骤8:分别构造加权函数，对自相关函数的绝对值进行加权求和；
步骤9:分别得到上、下半空间对应的定位模糊平面；
步骤10:对上、下半空间定位结果进行平均；
步骤11:最终得到水下目标的定位模糊平面，判定目标的距离和深度。
具体的步骤如下：
步骤1：利用水听器对水声信号进行采样，设采样率为fs；对水听器接收信号进行带通滤波，要求带通滤波器具有较宽的通带；
步骤2：设计宽带恒定扇区响应空域矩阵滤波器，分别获取－90°～0°下半空间和0°～90°上半空间的宽带信号；
步骤3：利用下式计算其上、下半空间对应的宽带信号的自相关函数：
假设信号与噪声互不相关，如果s(n)是服从独立同分布的宽带白噪声或宽带信号(如线性调频信号)，多途接收信号x(n)的自相关函数的绝对值在m＝0,ni,nj-ni时出现峰值；本征声线的相对到达时延包含在这些峰值位置中，但是要从这些峰值位置估计它们的相对到达时延是非常困难的；其原因在于自相关函数绝对值不仅在真实本征声线到达时延位置ni处出现峰值，而且在它们的交叉位置nj-ni也出现峰值；
步骤4：采用已知的环境参数(声速剖面采用经验正交函数法拟合得到)和短垂直阵中心位置等先验信息，利用声线理论模型计算得到测试点源(r,z)到达短垂直阵中心位置的本征声线相对到达时延τ和幅度amplitudeeigen，将相对到达时延乘以采样率fs转换为其对应的采样周期数delayeigen＝τ×fs+1，如无特别说明，下面的到达时延均指其对应的采样周期数；
步骤5：分别选取－90°～0°下半空间和0°～90°上半空间内的本征声线；
步骤6：根据式(1)，计算－90°～0°下半空间对应的本征声线到达时延的交叉时延delaycross＝(nj-ni)和交叉幅度
步骤7：将本征声线到达时延delayeigen和交叉时延delaycross组合在一起得到全部时延信息delay＝[delayeigen delaycross]；将本征声线到达幅度amplitudeeigen和交叉幅度amplitudecross也组合在一起得到相应的幅度信息amplitude＝[amplitudeeigen amplitudecross]，注意时延要和其幅度保持一一对应；
步骤8：改变测试点源的位置，使其在一定邻域范围(Δr,Δz)内变化，重复步骤4～7，计算得到邻域相应本征声线到达时延(含交叉时延)delayneighborhood和幅度(含交叉幅度)amplitudeneighborhood，实际使用时，只需要对邻域划分少量网格，将测试点源依次放置到各网格点上即可；
步骤9：将邻域相应到达时延delayneighborhood按先后顺序进行排序得到Delayneighborhood，对幅度amplitudeneighborhood进行相应排序得到Amplitudeneighborhood，使幅度对应其相应的到达时延；
步骤10：去除Delayneighborhood中冗余的重复时延，得到Dneighborhood，相应的幅度取这些重复时延对应的最大值，得到Aneighborhood；重复时延产生的原因是：声线理论模型计算得到的本征声线到达时延分辨率是有限的，而且交叉时延也可能与本征声线到达时延或其它交叉时延相同；
步骤11：设定时延差门限Δ＝ΔT×fs(转化为采样周期数)；当Dneighborhood中两相邻时延的时延差Π小于门限Δ时，则在这两个相邻时延之间***Π-1个时延，其对应的幅度由两个时延对应的幅度进行线性差值得到，这样就得到差值后的到达时延D和相应的幅度A；
步骤12：利用到达时延D和幅度A构造加权函数w(m；r,z)；
步骤13：利用加权函数w(m；r,z)的时延信息D对接收信号的自相关函数绝对值进行取值，然后利用加权函数w(m；r,z)的幅度信息A进行加权求和，即可得到邻域约束下测试点源对应的输出功率
步骤14：在预期目标位置区域内进行搜索，重复步骤4～13，构造－90°～0°下半空间对应的输出功率模糊平面；
步骤15：同样的方法，构造0°～90°上半空间对应的输出功率模糊平面；
步骤16：对－90°～0°下半空间和0°～90°上半空间对应的输出功率模糊平面进行平均，得到最终的定位模糊平面，该定位模糊平面内的峰值即为目标距离和深度的最大似然估计。
本发明利用短垂直阵的空间孔径，构造宽带恒定扇区响应空域矩阵滤波器，分别选取－90°-0°下半空间和0°-90°上半空间内的信号。这样不仅可以有效降低信号中包含的本征声线的条数，降低定位***实现的难度，而且通过对上下半空间的分别处理，最后进行平均，可以有效抑制旁瓣干扰，提高目标被动定位的稳健性。
本发明利用宽带信号的自相关函数峰值位置包含了本征声线的相对到达时延，不是从中估计出各本征声线的相对到达时延，而是通过构造加权函数，利用加权函数对自相关函数绝对值进行加权求和，得到定位模糊平面。
本发明将自相关函数交叉干扰峰值转化为能够改善目标定位性能的有用信息。
本发明通过在测试点源位置设置邻域，利用声线模型计算得到邻域内各点到达水听器的相对到达时延，进行排序，并去除重复到达时延，提高定位方法的稳健性。
本发明利用邻域位置扰动和声速剖面扰动等环境扰动对本征声线相对到达时延的影响基本类似，邻域位置约束的稳健方法同样对环境扰动不敏感。
本发明提出一种基于短垂直阵的水下目标定位稳健方法，有益效果体现在：在海洋波导中，本目标定位稳健方法不需要估计出多途时延即可实现稳健的定位效果，与传统基于声线理论的目标定位方法相比，本方法处理简单方便，算法复杂度较低；与基于单水听器的定位方法相比，该方面利用可短垂直阵的空径，设计了宽带恒定扇区响应空域矩阵滤波器，将接收宽带信号分为上下半空间两部分分别处理，最后进行平均，有效降低了***实现复杂度，提高了***稳健性。
附图说明
图1本发明整体流程步骤示意框图；
图2本发明浅海夏季声速剖面；
图3本发明数据处理稳健方法结果示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的描述。
本发明的目的在于提供一种充分利用水听器接收信号中包含的多途时延信息来实现水下目标定位的基于短垂直阵的水下目标定位稳健方法。
步骤1:在水声信道中放置短垂直阵来实现水下目标的被动定位；
步骤2:估计出目标的距离和深度，被动定位方法是设计宽带恒定扇区响应空域矩阵滤波器；
步骤3:对短垂直阵接收宽带信号进行空域滤波，分别输出-90°～0°下半空间和0°～90°上半空间两部分；
步骤4:然后分别做自相关，得到其自相关函数；
步骤5:根据自相关函数的性质，自相关函数在相对到达时延和交叉时延处出现峰值；
步骤6:利用声线模型计算各测试点源到达短垂直阵中心位置的相对到达时延和幅度；
步骤7:同样选取－90°～0°下半空间和0°～90°上半空间两部分；
步骤8:分别构造加权函数，对自相关函数的绝对值进行加权求和；
步骤9:分别得到上、下半空间对应的定位模糊平面；
步骤10:对上、下半空间定位结果进行平均；
步骤11:最终得到水下目标的定位模糊平面，判定目标的距离和深度。
具体的步骤如下：
步骤1：利用水听器对水声信号进行采样，设采样率为fs；对水听器接收信号进行带通滤波，要求带通滤波器具有较宽的通带；
步骤2：设计宽带恒定扇区响应空域矩阵滤波器，分别获取－90°～0°下半空间和0°～90°上半空间的宽带信号；
步骤3：利用下式计算其上、下半空间对应的宽带信号的自相关函数：
假设信号与噪声互不相关，如果s(n)是服从独立同分布的宽带白噪声或宽带信号(如线性调频信号)，多途接收信号x(n)的自相关函数的绝对值在m＝0,ni,nj-ni时出现峰值；本征声线的相对到达时延包含在这些峰值位置中，但是要从这些峰值位置估计它们的相对到达时延是非常困难的；其原因在于自相关函数绝对值不仅在真实本征声线到达时延位置ni处出现峰值，而且在它们的交叉位置nj-ni也出现峰值；
步骤4：采用已知的环境参数(声速剖面采用经验正交函数法拟合得到)和短垂直阵中心位置等先验信息，利用声线理论模型计算得到测试点源(r,z)到达短垂直阵中心位置的本征声线相对到达时延τ和幅度amplitudeeigen，将相对到达时延乘以采样率fs转换为其对应的采样周期数delayeigen＝τ×fs+1，如无特别说明，下面的到达时延均指其对应的采样周期数；
步骤5：分别选取－90°～0°下半空间和0°～90°上半空间内的本征声线；
步骤6：根据式(1)，计算－90°～0°下半空间对应的本征声线到达时延的交叉时延delaycross＝(nj-ni)和交叉幅度
步骤7：将本征声线到达时延delayeigen和交叉时延delaycross组合在一起得到全部时延信息delay＝[delayeigen delaycross]；将本征声线到达幅度amplitudeeigen和交叉幅度amplitudecross也组合在一起得到相应的幅度信息amplitude＝[amplitudeeigen amplitudecross]，注意时延要和其幅度保持一一对应；
步骤8：改变测试点源的位置，使其在一定邻域范围(Δr,Δz)内变化，重复步骤4～7，计算得到邻域相应本征声线到达时延(含交叉时延)delayneighborhood和幅度(含交叉幅度)amplitudeneighborhood，实际使用时，只需要对邻域划分少量网格，将测试点源依次放置到各网格点上即可；
步骤9：将邻域相应到达时延delayneighborhood按先后顺序进行排序得到Delayneighborhood，对幅度amplitudeneighborhood进行相应排序得到Amplitudeneighborhood，使幅度对应其相应的到达时延；
步骤10：去除Delayneighborhood中冗余的重复时延，得到Dneighborhood，相应的幅度取这些重复时延对应的最大值，得到Aneighborhood；重复时延产生的原因是：声线理论模型计算得到的本征声线到达时延分辨率是有限的，而且交叉时延也可能与本征声线到达时延或其它交叉时延相同；
步骤11：设定时延差门限Δ＝ΔT×fs(转化为采样周期数)；当Dneighborhood中两相邻时延的时延差Π小于门限Δ时，则在这两个相邻时延之间***Π-1个时延，其对应的幅度由两个时延对应的幅度进行线性差值得到，这样就得到差值后的到达时延D和相应的幅度A；
步骤12：利用到达时延D和幅度A构造加权函数w(m；r,z)；
步骤13：利用加权函数w(m；r,z)的时延信息D对接收信号的自相关函数绝对值进行取值，然后利用加权函数w(m；r,z)的幅度信息A进行加权求和，即可得到邻域约束下测试点源对应的输出功率
步骤14：在预期目标位置区域内进行搜索，重复步骤4～13，构造－90°～0°下半空间对应的输出功率模糊平面；
步骤15：同样的方法，构造0°～90°上半空间对应的输出功率模糊平面；
步骤16：对－90°～0°下半空间和0°～90°上半空间对应的输出功率模糊平面进行平均，得到最终的定位模糊平面，该定位模糊平面内的峰值即为目标距离和深度的最大似然估计。
实施例
如图2、3所示,水声信道建模：水深为79.6m，水体中的声速剖面为典型的浅海夏季声速剖面，如图2中曲线CTD#36所示。在海表15m深度内近似等声速，15～60m存在一强跃变层，且在40m深度声速最小。假设海底为均匀半空间声学介质，其密度为1.8g/cm3，声速为1640m/s，声吸收系数为0.15dB/λ。这里λ为海底介质中的声波波长。不考虑海洋噪声，且假设整个海洋环境在处理过程中不随时间变化。
收发***建模：声源深度为45m，短垂直阵中心深度为15.15m，短垂直阵阵元间距0.3m，阵元数为12个，孔径为3.3米，声源与短垂直阵的水平距离为1.5km。
短垂直阵记录的实验数据为真实海试数据，是2006年在新泽西大陆架海域进行的“Shallow Water’06”实验获得的。信号频率范围为1500Hz～4500Hz、脉冲持续时间为1s的线性调频信号。
设计宽带恒定扇区响应空域矩阵滤波器，分别获取－90°～0°下半空间和0°～90°上半空间的宽带信号。
本征声线相对到达时延计算：声线模型将声源发射的信号看作是以声线的形式向外辐射，每条声线携带声信号能量向前传播到达接收点，接收点处的声场是到达接收点所有特征声线携带能量的叠加。选择频率为3000Hz的连续波信号，用声线模型求解声线的到达结构。在跟踪计算特征声线时，假设其它条件如下：
跟踪声线的范围：掠射角-60°～60°，在此范围内等间隔掠射角跟踪12000条声线，跟踪步长为1m；海面边界为空气；海底和海面的起伏度δ＝0m，即平坦海底和海面；不考虑穿过海底表面进入沉积层又折射回水中声线对声场的作用；声线经过海底和海面多次反射后携带的能量损失大于95％时，则停止对该声线的跟踪。图3给出了基于短垂直阵的水下目标定位稳健方法的实验数据处理结果。
本发明在典型实施例中取得了明显的实施效果，基于短垂直阵的水下目标定位稳健方法的定位性能优越，稳健性好，对环境参数和搜索网格失配等较不敏感。

Claims (2)

1.一种基于短垂直阵的水下目标定位稳健方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1:在水声信道中放置短垂直阵来实现水下目标的被动定位；
步骤2:估计出目标的距离和深度，被动定位方法是设计宽带恒定扇区响应空域矩阵滤波器；
步骤3:对短垂直阵接收宽带信号进行空域滤波，分别输出-90°～0°下半空间和0°～90°上半空间两部分；
步骤4:然后分别做自相关，得到其自相关函数；
步骤5:根据自相关函数的性质，自相关函数在相对到达时延和交叉时延处出现峰值；
步骤6:利用声线模型计算各测试点源到达短垂直阵中心位置的相对到达时延和幅度；
步骤7:同样选取－90°～0°下半空间和0°～90°上半空间两部分；
步骤8:分别构造加权函数，对自相关函数的绝对值进行加权求和；
步骤9:分别得到上、下半空间对应的定位模糊平面；
步骤10:对上、下半空间定位结果进行平均；
步骤11:最终得到水下目标的定位模糊平面，判定目标的距离和深度。
2.根据权利要求1所述的基于短垂直阵的水下目标定位稳健方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
步骤1：利用水听器对水声信号进行采样，设采样率为fs；对水听器接收信号进行带通滤波，要求带通滤波器具有较宽的通带；
步骤2：设计宽带恒定扇区响应空域矩阵滤波器，分别获取－90°～0°下半空间和0°～90°上半空间的宽带信号；
步骤3：利用下式计算其上、下半空间对应的宽带信号的自相关函数：
假设信号与噪声互不相关，如果s(n)是服从独立同分布的宽带白噪声或宽带信号(如线性调频信号)，多途接收信号x(n)的自相关函数的绝对值在m＝0,ni,nj-ni时出现峰值；本征声线的相对到达时延包含在这些峰值位置中，但是要从这些峰值位置估计它们的相对到达时延是非常困难的；其原因在于自相关函数绝对值不仅在真实本征声线到达时延位置ni处出现峰值，而且在它们的交叉位置nj-ni也出现峰值；
步骤4：采用已知的环境参数(声速剖面采用经验正交函数法拟合得到)和短垂直阵中心位置等先验信息，利用声线理论模型计算得到测试点源(r,z)到达短垂直阵中心位置的本征声线相对到达时延τ和幅度amplitudeeigen，将相对到达时延乘以采样率fs转换为其对应的采样周期数delayeigen＝τ×fs+1，如无特别说明，下面的到达时延均指其对应的采样周期数；
步骤5：分别选取－90°～0°下半空间和0°～90°上半空间内的本征声线；
步骤6：根据式(1)，计算－90°～0°下半空间对应的本征声线到达时延的交叉时延delaycross＝(nj-ni)和交叉幅度
步骤7：将本征声线到达时延delayeigen和交叉时延delaycross组合在一起得到全部时延信息delay＝[delayeigen delaycross]；将本征声线到达幅度amplitudeeigen和交叉幅度amplitudecross也组合在一起得到相应的幅度信息amplitude＝[amplitudeeigen amplitudecross]，注意时延要和其幅度保持一一对应；
步骤8：改变测试点源的位置，使其在一定邻域范围(Δr,Δz)内变化，重复步骤4～7，计算得到邻域相应本征声线到达时延(含交叉时延)delayneighborhood和幅度(含交叉幅度)amplitudeneighborhood，实际使用时，只需要对邻域划分少量网格，将测试点源依次放置到各网格点上即可；
步骤9：将邻域相应到达时延delayneighborhood按先后顺序进行排序得到Delayneighborhood，对幅度amplitudeneighborhood进行相应排序得到Amplitudeneighborhood，使幅度对应其相应的到达时延；
步骤10：去除Delayneighborhood中冗余的重复时延，得到Dneighborhood，相应的幅度取这些重复时延对应的最大值，得到Aneighborhood；重复时延产生的原因是：声线理论模型计算得到的本征声线到达时延分辨率是有限的，而且交叉时延也可能与本征声线到达时延或其它交叉时延相同；
步骤11：设定时延差门限Δ＝ΔT×fs(转化为采样周期数)；当Dneighborhood中两相邻时延的时延差Π小于门限Δ时，则在这两个相邻时延之间***Π-1个时延，其对应的幅度由两个时延对应的幅度进行线性差值得到，这样就得到差值后的到达时延D和相应的幅度A；
步骤12：利用到达时延D和幅度A构造加权函数w(m；r,z)；
步骤13：利用加权函数w(m；r,z)的时延信息D对接收信号的自相关函数绝对值进行取值，然后利用加权函数w(m；r,z)的幅度信息A进行加权求和，即可得到邻域约束下测试点源对应的输出功率
步骤14：在预期目标位置区域内进行搜索，重复步骤4～13，构造－90°～0°下半空间对应的输出功率模糊平面；
步骤15：同样的方法，构造0°～90°上半空间对应的输出功率模糊平面；
步骤16：对－90°～0°下半空间和0°～90°上半空间对应的输出功率模糊平面进行平均，得到最终的定位模糊平面，该定位模糊平面内的峰值即为目标距离和深度的最大似然估计。
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Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107132524A (zh) * 2017-06-06 2017-09-05 浙江大学 基于两台识别声呐的水下目标空间位置计算方法
CN107272003A (zh) * 2017-05-27 2017-10-20 西北工业大学 基于可靠声路径和目标多途回波的主动定位方法
CN107664758A (zh) * 2016-07-28 2018-02-06 中国科学院沈阳自动化研究所 基于长基线或超短基线组网的深海导航定位***及方法
CN109100711A (zh) * 2018-08-02 2018-12-28 西北工业大学 一种深海环境下单基地主动声纳低运算量三维定位方法
CN109141614A (zh) * 2017-06-27 2019-01-04 中国科学院声学研究所 一种基于网络节点间水声通信信号的声速剖面反演方法
CN109724684A (zh) * 2019-01-03 2019-05-07 武汉大学 一种基于水下自主航行器的直达信号传播时间测量方法
CN109975812A (zh) * 2017-12-27 2019-07-05 中国科学院声学研究所 一种***声的声源深度和声源级的计算方法
CN110824428A (zh) * 2019-11-06 2020-02-21 哈尔滨工程大学 一种垂直矢量阵水下声线匹配被动定位方法
CN113126030A (zh) * 2020-01-13 2021-07-16 中国科学院声学研究所 基于宽带声场干涉结构的深海直达声区目标深度估计方法
CN113495275A (zh) * 2021-05-24 2021-10-12 中国海洋大学 一种单水听器垂直合成孔径被动定位方法、***及应用
CN113960530A (zh) * 2021-10-11 2022-01-21 中国科学院声学研究所 一种基于直达波和海面反射波到达角的声源被动定位方法
CN114217321A (zh) * 2021-11-29 2022-03-22 哈尔滨工程大学 一种多约束匹配处理器定位方法
CN114280541A (zh) * 2021-12-15 2022-04-05 中国科学院声学研究所 一种基于深海分布式垂直线列阵的目标被动定位方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1246615A (zh) * 1998-09-02 2000-03-08 西北工业大学 一种声纳波束处理方法及其数据处理***
CN102692620A (zh) * 2012-05-24 2012-09-26 哈尔滨工程大学 适用于浅海多途环境的水下噪声源高稳健性聚焦定位方法
CN103941250A (zh) * 2014-04-23 2014-07-23 东南大学 一种被动声纳阵列信号仿真中的海洋信道仿真方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1246615A (zh) * 1998-09-02 2000-03-08 西北工业大学 一种声纳波束处理方法及其数据处理***
CN102692620A (zh) * 2012-05-24 2012-09-26 哈尔滨工程大学 适用于浅海多途环境的水下噪声源高稳健性聚焦定位方法
CN103941250A (zh) * 2014-04-23 2014-07-23 东南大学 一种被动声纳阵列信号仿真中的海洋信道仿真方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张同伟 等: "一种基于单水听器宽带信号自相关函数的水下目标定位稳健方法", 《物理学报》 *
张大海 等: "基于扇区空域预滤波的方位估计新方法", 《电声技术》 *

Cited By (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107664758B (zh) * 2016-07-28 2020-07-07 中国科学院沈阳自动化研究所 基于长基线或超短基线组网的深海导航定位***及方法
CN107664758A (zh) * 2016-07-28 2018-02-06 中国科学院沈阳自动化研究所 基于长基线或超短基线组网的深海导航定位***及方法
CN107272003A (zh) * 2017-05-27 2017-10-20 西北工业大学 基于可靠声路径和目标多途回波的主动定位方法
CN107272003B (zh) * 2017-05-27 2020-04-03 西北工业大学 基于可靠声路径和目标多途回波的主动定位方法
CN107132524A (zh) * 2017-06-06 2017-09-05 浙江大学 基于两台识别声呐的水下目标空间位置计算方法
CN109141614A (zh) * 2017-06-27 2019-01-04 中国科学院声学研究所 一种基于网络节点间水声通信信号的声速剖面反演方法
CN109141614B (zh) * 2017-06-27 2019-10-22 中国科学院声学研究所 一种基于网络节点间水声通信信号的声速剖面反演方法
CN109975812A (zh) * 2017-12-27 2019-07-05 中国科学院声学研究所 一种***声的声源深度和声源级的计算方法
CN109100711A (zh) * 2018-08-02 2018-12-28 西北工业大学 一种深海环境下单基地主动声纳低运算量三维定位方法
CN109100711B (zh) * 2018-08-02 2022-08-05 西北工业大学 一种深海环境下单基地主动声纳低运算量三维定位方法
CN109724684A (zh) * 2019-01-03 2019-05-07 武汉大学 一种基于水下自主航行器的直达信号传播时间测量方法
CN109724684B (zh) * 2019-01-03 2020-10-13 武汉大学 一种基于水下自主航行器的直达信号传播时间测量方法
CN110824428A (zh) * 2019-11-06 2020-02-21 哈尔滨工程大学 一种垂直矢量阵水下声线匹配被动定位方法
CN113126030A (zh) * 2020-01-13 2021-07-16 中国科学院声学研究所 基于宽带声场干涉结构的深海直达声区目标深度估计方法
CN113126030B (zh) * 2020-01-13 2022-12-06 中国科学院声学研究所 基于宽带声场干涉结构的深海直达声区目标深度估计方法
CN113495275A (zh) * 2021-05-24 2021-10-12 中国海洋大学 一种单水听器垂直合成孔径被动定位方法、***及应用
CN113960530A (zh) * 2021-10-11 2022-01-21 中国科学院声学研究所 一种基于直达波和海面反射波到达角的声源被动定位方法
CN114217321A (zh) * 2021-11-29 2022-03-22 哈尔滨工程大学 一种多约束匹配处理器定位方法
CN114217321B (zh) * 2021-11-29 2022-10-18 哈尔滨工程大学 一种多约束匹配处理器定位方法
CN114280541A (zh) * 2021-12-15 2022-04-05 中国科学院声学研究所 一种基于深海分布式垂直线列阵的目标被动定位方法

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