CN105137394A - 基于极大似然估计的超短基线水声定位***及其定位算法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于极大似然估计的超短基线水声定位***及其定位算法，解决了超短基线定位***远距离定位精度低的技术问题；***由产生及发射超声波定位信号的水下应答器和接收及处理超声波定位信号的接收声基阵两部分组成；定位算法利用各基阵元信号间的内在几何关系，不需要求解超声信号到达声基阵阵元的方位角，避免求解方位角误差对定位精度的影响，提高了位置解算的精度；并通过极大似然估计将到达所有阵元的信号求和后进行整体处理，可以得到全局最优的定位结果；超声信号进行统一解算，相当于增加了积分时间，因此当信号的信噪比较低时，可以有效的提高信噪比，进一步保证信号精度。

Description

基于极大似然估计的超短基线水声定位***及其定位算法

技术领域

本发明属于超声定位技术领域，涉及水下长距离高精度超短基线超声定位技术，具体指一种基于极大似然估计的超短基线水声定位***及其定位算法。

背景技术

出于对海洋资源的开发或军事上的需求，通常需要知道水下目标载体的实时位置信息，但是由于光波及无线电波在水中传播时会产生较大的衰减，导致传统的无线电及光学定位***无法正常工作。而声波在水中的衰减速度很慢，可以进行远距离的传播，因此，基于声波的水声定位技术在水下作业和深海开发等工程领域中得到了广泛的应用。按照声波接收基阵基线长度来分类，水声定位技术可以分为长基线、短基线和超短基线三种。长基线和短基线水声定位技术定位精度高、距离远，但因其基线较长，存在安装部署困难的问题。超短基线水声定位技术因其基线长度一般仅为几厘米，具有设备体积小、可进行快速部署的优势，在水下作业和深海开发等领域得到了广泛应用。但是，由于超短基线***的定位基线短，因此当定位目标距离基阵较远或超声信号信噪比较低时，很难得到高精度的定位结果，并且定位误差会随着距离的增加而增大。

发明内容

针对上述技术问题，本发明提供了一种基于极大似然估计的超短基线水声定位***及其定位算法，解决了超短基线定位***远距离定位精度低的技术问题；利用各基阵元信号间的内在几何关系，通过极大似然估计直接求解定位目标的位置，有效避免了信号到达方向角误差及测距误差对定位精度的影响，有效提高了位置解算的精度。

本发明通过以下技术方案来实现上述目的：

一种基于极大似然估计的超短基线水声定位***，所述定位***由产生及发射超声波定位信号的水下应答器和接收及处理超声波定位信号的接收声基阵两部分组成；

其中，水下应答器由依次连接的以下单元组成：

水压深度计：用于测量应答器位于水平面以下的深度数据；

测距信号生成模块：生成用于定位的扩频超声波测距信号波形，同时将水压深度计测得的深度数据调制在该信号波形上；

换能器功率放大器：对生成的超声波测距信号进行功率放大，以驱动超声波压电换能器工作；

超声波压电换能器：产生超声波测距信号并发射给接收声基阵；

电源模块：为水下应答器运作提供所需的电源；

所述接收声基阵由依次连接的以下单元组成：

换能器阵列：为包含5个换能器阵元的正交阵，用于初步接收水下应答器发射的超声波定位信号；

低噪声放大器：用于放大换能器阵列中各阵元输出的定位信号；

带通滤波器：对经由低噪声放大器放大的定位信号进行滤波，以减少水中噪声信号对定位信号的干扰；

模数转换模块：对由带通滤波器输出的模拟信号进行数字化采样；

匹配滤波器及信号解调模块：对数字化采样后的超声波测距信号进行解调，得到信号中调制的应答器深度信息；

定位解算模块：用于解算水下定位目标的位置信息；

定位结果显示模块：为人机交互界面，用于为用户显示定位结果信息。

作为本发明的优化方案，所述接收声基阵还包括声基阵位置及姿态参考模块，通过模块内置的陀螺罗经和RTK***，为定位解算模块提供精确的位置和姿态参考信息。

作为本发明的优化方案，所述换能器阵列的5个换能器阵元分别用B₀、B₁、B₂、B₃和B₄表示，其中，阵元B₀位于载体坐标系的原点，阵元B₁、B₂位于载体坐标系的x轴上，阵元B₃、B₄位于载体坐标系的y轴上，且B₁、B₂、B₃和B₄到原点B₀的距离C小于等于超声波测距信号波长的一半，即C≤λ/2。

作为本发明的优化方案，所述换能器为压电换能器。

所述超短基线水声定位***的定位算法，包括以下步骤：

(1)布设包含5个阵元B₀、B₁、B₂、B₃和B₄的接收声基阵，在定位目标点S处安装水声应答器，其以脉冲方式向接收声基阵发送调制了深度数据的扩频水声信号，其中，定位目标点S的坐标为(x,y,z),z值为通过水压深度计测量的深度数据值；

(2)采用传统超短基线定位方法斜距-声线入射角法，对水下定位目标点S进行初步定位，得到定位目标位置的初值(x₀,y₀)；

(3)以(x₀,y₀)作为预估位置，在极大似然估计的搜索空间内对定位目标S的坐标(x,y)进行搜索，搜索范围由(x,y)取值的不确定度决定；

a)、具体地，一个极大似然估计的过程可以等效为：

$L=\underset{i=0}{\overset{4}{\Σ}}\[{\left|\underset{T_0}{\overset{T_0+T}{\∫}}{r}_i\left(t\right)S_i\left(t\right)dt\right|}^2\]---\left(1\right)$

其中，r_i(t)为阵元B_i(i＝0,1,2,3,4)接收到的含有噪声的水声信号；T₀是各阵元接收信号的起始时刻；T为信号的积分时间；S_i(t)＝f[t,(x,y,z)]为阵元B_i的不含噪声的本地复现信号，它是一个以(x,y,z)为自变量的函数；

b)、定位目标S处水声应答器发出的水声信号模型为：

r(t)＝AC(t)D(t)cos(2πf_IFt)(2)

其中，A为信号振幅，C(t)为调制在信号上的伪随机码，D(t)为调制了深度数据的定位目标点S的定位信号，f_IF为超声信号载波的中心频率；

当定位目标点S与接收声基阵间的距离R远大于声基阵尺寸D，R/D>20时，公式(1)中的S_i(t)可表示为：

其中，df为超声信号的多普勒频移；τ_i为超声信号从S点发出后到达阵元B_i的传播时间；为r₀(t)信号与r(t)信号的相位差；为信号r_i(t)与信号r₀(t)的相位差；

c)、根据定位目标S的定位原理图可得如下关系：

$\stackrel{\‾}{{\mathrm{SB}}_0}=R=\sqrt{x^2+y^2+z^2}$

cosα＝x/R

cosβ＝y/R

$\stackrel{\‾}{{\mathrm{SB}}_1}-\stackrel{\‾}{{\mathrm{SB}}_0}=D\frac{x}{R}$

$\stackrel{\‾}{{\mathrm{SB}}_2}-\stackrel{\‾}{{\mathrm{SB}}_0}=-D\frac{x}{R}$

$\stackrel{\‾}{{\mathrm{SB}}_3}-\stackrel{\‾}{{\mathrm{SB}}_0}=D\frac{y}{R}$

$\stackrel{\‾}{{\mathrm{SB}}_4}-\stackrel{\‾}{{\mathrm{SB}}_0}=-D\frac{y}{R}---\left(4\right)$

其中，表示定位目标S与声基阵B_i(i＝0,1,2,3,4)的距离；

α为向量与x轴正方向的夹角，β为向量与y轴正方向的夹角，θ为定位目标点S在载体坐标系中XOY平面上的投影S‵的方向角；

d)、由公式(3)以及(4)中的对应关系，可得S_i(t)与定位目标点S坐标(x,y,z)具有如下关系：

上述得出的S_i(t)与定位目标点S坐标(x,y,z)间的关系式，是本发明所述定位算法中最为关键的一步；其中，信号振幅A的大小并不会对MLE的估计结果产生影响，将其设为1；声速c可以通过声速仪精确测量；载波相位差和多普勒频率df的精确值可以通过安装在基阵B₀中的锁相环得到；定位目标S在深度方向的坐标z可通过水压深度计直接测量，并通过超声信号发送给声基阵；超声信号载波的中心频率f_IF已知；因此A、c、z和df均为已知量；因此，声基阵的本地复现信号S_i(t)(i＝0,1,2,3,4)为只含有参数(x,y)的函数；

e)、将公式(5)、(6)、(7)、(8)、(9)带入公式(1)中，可得用于对定位目标S坐标(x,y)进行极大似然估计的算法模型：

$(\hat{x},\hat{y})=MLE(\underset{i=0}{\overset{4}{\Σ}}\[{|\underset{T_0}{\overset{T_0+T}{\∫}}{r}_i\left(t\right)S_i\[t,(x,y)\]dt|}^2\])---\left(10\right)$

其中，为定位目标点坐标的极大似然估计值；MLE(·)为极大似然估计运算；

(4)将搜索的定位目标S的不同坐标(x_k,y_l)代入公式(10)，r_i(t)与B_i在积分周期T内进行相关积分运算，并将不同阵元的积分结果求和作为L_k,l，当L_k,l取得最大值时，对应的(x_k,y_l)既为所求定位目标S的位置。

作为本发明的优化方案，所述在极大似然估计的搜索空间中，定位目标S的预估位置(x₀,y₀)以及搜索半径R_search可按如下公式计算：

$(x_0,y_0)=\[x(n-1)+\mathrm{\Δ}\hat{x}\left(n\right),y(n-1)+\mathrm{\Δ}\hat{y}\left(n\right)\]$

$R_{search}=2\sqrt{{\left(\mathrm{\Δ}\hat{x}\right(n\left)\right)}^2+{\left(\mathrm{\Δ}\hat{y}\right(n\left)\right)}^2}$

$\mathrm{\Δ}\hat{x}\left(n\right)=x(n-1)-x(n-2)$

$\mathrm{\Δ}\hat{y}\left(n\right)=y(n-1)-y(n-2)$

其中，[x(n-1),y(n-1)]为上一次定位周期通过MLE估计得到的目标点坐标；[x(n-2),y(n-2)]为上上次定位周期通过MLE估计得到的目标点坐标；为前两个定位周期定位目标点坐标的变化量。

作为本发明的优化方案，所述步骤(4)求得的(x,y)作为下一个定位周期的预估位置(x₀,y₀)，用于下一新周期的定位解算。

本发明的有益效果是：

1、传统方法在进行超短基线定位结算时，并没有充分利用各阵元间的内在几何关系，造成了”有效信息“的流失，因此不能得到最优的定位结果；而本发明所述方法能够更充分的利用各阵元间的内在几何关系信息，不需要求解超声信号到达声基阵阵元的方位角，避免求解方位角误差对定位精度的影响，提高了位置解算的精度；

2、传统方法计算声信号在各方向分量上的到达角时是分别计算的，因此计算结果只是局部最优解，而本发明提供的算法在进行位置解算时，将到达所有阵元的信号求和后进行整体处理，并利用极大似然估计直接求解定位目标位置，可以得到全局最优的定位结果；

3、本发明将所有阵元接收到的超声信号进行统一解算，相当于增加了积分时间，因此当信号的信噪比较低时，通过本发明所述方法可以有效的提高信噪比，保证信号精度；

4、基于极大似然估计准则作为理论基础，可以保证在极端条件下定位***的解算的可靠性。

附图说明

图1为本发明的***结构框图；

图2为本发明定位算法流程框图；

图3为本发明中换能器阵列示意图；

图4为定位目标的定位原理图；

图5为极大似然估计的搜索模块示意图；

图6为极大似然估计的搜索空间示意图。

具体实施方式

下面将结合附图及实施例对本发明及其效果作进一步阐述。

本发明所述的用于超短基线水声定位***的极大似然估计定位算法，属于水下长距离、高精度超短基线超声定位技术领域，解决了超短基线水下定位***远距离定位精确低的技术问题。采用包含五个阵元的正交阵作为超声信号接收基阵，并且不需要计算超声信号与接收基阵的距离及超声信号的到达方向角，而是利用各基阵元信号间的内在关系，利用极大似然估计算法直接对定位目标的空间位置进行求解，因此可以有效避免方向角误差及测距误差对定位精度的影响。

如图1所示，一种基于极大似然估计的超短基线水声定位***，所述定位***由产生及发射超声波定位信号的水下应答器和接收及处理超声波定位信号的接收声基阵两部分组成；

其中，水下应答器由依次连接的以下单元组成：

水压深度计：用于测量应答器位于水平面以下的深度数据；

测距信号生成模块：生成用于定位的扩频超声波测距信号波形，同时将水压深度计测得的深度数据调制在该信号波形上；

换能器功率放大器：对生成的超声波测距信号进行功率放大，以驱动超声波压电换能器工作；

超声波压电换能器：产生超声波测距信号并发射给接收声基阵；

电源模块：为水下应答器运作提供所需的电源；

所述接收声基阵由依次连接的以下单元组成：

换能器阵列：为包含5个换能器阵元的正交阵，用于初步接收水下应答器发射的超声波定位信号；换能器采用压电换能器；

低噪声放大器：用于放大换能器阵列中各阵元输出的定位信号；

带通滤波器：对经由低噪声放大器放大的定位信号进行滤波，以减少水中噪声信号对定位信号的干扰；

模数转换模块：对由带通滤波器输出的模拟信号进行数字化采样；

匹配滤波器及信号解调模块：对数字化采样后的超声波测距信号进行解调，得到信号中调制的应答器深度信息；

定位解算模块：用于解算水下定位目标的位置信息；

定位结果显示模块：为人机交互界面，用于为用户显示定位结果信息。

接收声基阵还包括声基阵位置及姿态参考模块，通过模块内置的陀螺罗经和RTK***，为定位解算模块提供精确的位置和姿态参考信息。

换能器阵列的5个换能器阵元分别用B₀、B₁、B₂、B₃和B₄表示，其中，阵元B₀位于载体坐标系的原点，阵元B₁、B₂位于载体坐标系的x轴上，阵元B₃、B₄位于载体坐标系的y轴上，且B₁、B₂、B₃和B₄到原点B₀的距离C小于等于超声波测距信号波长的一半，即C≤λ/2。

如图2所示，超短基线水声定位***的定位算法，包括以下步骤：

(1)布设包含5个阵元B₀、B₁、B₂、B₃和B₄的接收声基阵，如图3所示，其中，阵元B₀位于载体坐标系的原点，阵元B₁、B₂位于载体坐标系的x轴上，阵元B₃、B₄位于载体坐标系的y轴上，且B₁、B₂、B₃和B₄到原点B₀的距离C小于等于超声波测距信号波长的一半，即C≤λ/2；在定位目标点S处安装水声应答器，其以脉冲方式向接收声基阵发送调制了深度数据的扩频水声信号，其中，定位目标点S的坐标为(x,y,z),z值为通过水压深度计测量的深度数据值；

(2)采用传统超短基线定位方法斜距-声线入射角法，对水下定位目标点S进行初步定位，得到定位目标位置的初值(x₀,y₀)；

(3)以(x₀,y₀)作为预估位置，在极大似然估计的搜索空间(如图6所示)内对定位目标S的坐标(x,y)进行搜索，搜索范围由(x,y)取值的不确定度决定；本发明所述超短基线定位算法使用极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation,MLE)直接计算定位目标S的位置(x,y,z)；

a)、具体地，一个极大似然估计的过程可以等效为：

$L=\underset{i=0}{\overset{4}{\Σ}}\[{\left|\underset{T_0}{\overset{T_0+T}{\∫}}{r}_i\left(t\right)S_i\left(t\right)dt\right|}^2\]---\left(1\right)$

其中，r_i(t)为阵元B_i(i＝0,1,2,3,4)接收到的含有噪声的水声信号；T₀是各阵元接收信号的起始时刻；T为信号的积分时间；S_i(t)＝f[t,(x,y,z)]为阵元B_i的不含噪声的本地复现信号，它是一个以(x,y,z)为自变量的函数；

b)、定位目标S处水声应答器发出的水声信号模型为：

r(t)＝AC(t)D(t)cos(2πf_IFt)(2)

其中，A为信号振幅，C(t)为调制在信号上的伪随机码，D(t)为调制了深度数据的定位目标点S的定位信号，f_IF为超声信号载波的中心频率；

当定位目标点S与接收声基阵间的距离R远大于声基阵尺寸D，R/D>20时，公式(1)中的S_i(t)可表示为：

其中，df为超声信号的多普勒频移；τ_i为超声信号从S点发出后到达阵元B_i的传播时间；为r₀(t)信号与r(t)信号的相位差；为信号r_i(t)与信号r₀(t)的相位差；

c)、根据定位目标S的定位原理图图4可得如下关系：

$\stackrel{\‾}{{\mathrm{SB}}_0}=R=\sqrt{x^2+y^2+z^2}$

cosα＝x/R

cosβ＝y/R

$\stackrel{\‾}{{\mathrm{SB}}_1}-\stackrel{\‾}{{\mathrm{SB}}_0}=D\frac{x}{R}$

$\stackrel{\‾}{{\mathrm{SB}}_2}-\stackrel{\‾}{{\mathrm{SB}}_0}=-D\frac{x}{R}$

$\stackrel{\‾}{{\mathrm{SB}}_3}-\stackrel{\‾}{{\mathrm{SB}}_0}=D\frac{y}{R}$

$\stackrel{\‾}{{\mathrm{SB}}_4}-\stackrel{\‾}{{\mathrm{SB}}_0}=-D\frac{y}{R}---\left(4\right)$

其中，表示定位目标S与声基阵B_i(i＝0,1,2,3,4)的距离；

α为向量与x轴正方向的夹角，β为向量与y轴正方向的夹角，θ为定位目标点S在载体坐标系中XOY平面上的投影S‵的方向角；

d)、由公式(3)以及(4)中的对应关系，可得S_i(t)与定位目标点S坐标(x,y,z)具有如下关系：

其中，信号振幅A的大小并不会对MLE的估计结果产生影响，将其设为1；声速c可以通过声速仪精确测量；载波相位差和多普勒频率df的精确值可以通过安装在基阵B₀中的锁相环得到；定位目标S在深度方向的坐标z可通过水压深度计直接测量，并通过超声信号发送给声基阵；超声信号载波的中心频率f_IF已知；因此A、c、z和df均为已知量，声基阵的本地复现信号S_i(t)(i＝0,1,2,3,4)为只含有参数(x,y)的函数；

e)、将公式(5)、(6)、(7)、(8)、(9)带入公式(1)中，可得用于对定位目标S坐标(x,y)进行极大似然估计的算法模型：

$(\hat{x},\hat{y})=MLE(\underset{i=0}{\overset{4}{\Σ}}\[{|\underset{T_0}{\overset{T_0+T}{\∫}}{r}_i\left(t\right)S_i\[t,(x,y)\]dt|}^2\])---\left(10\right)$

其中，为定位目标点坐标的极大似然估计值；MLE(·)为极大似然估计运算；

(4)如图5所示，将搜索的定位目标S的不同坐标(x_k,y_l)代入公式(10)，r_i(t)与B_i在积分周期T内进行相关积分运算，并将不同阵元的积分结果求和作为L_k,l，当L_k,l取得最大值时，对应的(x_k,y_l)既为所求定位目标S的位置。

上述步骤(4)求得的(x,y)作为下一个定位周期的预估位置(x₀,y₀)，用于下一新周期的定位解算。

如图6所示，极大似然估计的搜索空间中，定位目标S的预估位置(x₀,y₀)以及搜索半径R_search可按如下公式计算：

$(x_0,y_0)=\[x(n-1)+\mathrm{\Δ}\hat{x}\left(n\right),y(n-1)+\mathrm{\Δ}\hat{y}\left(n\right)\]$

$R_{search}=2\sqrt{{\left(\mathrm{\Δ}\hat{x}\right(n\left)\right)}^2+{\left(\mathrm{\Δ}\hat{y}\right(n\left)\right)}^2}$

$\mathrm{\Δ}\hat{x}\left(n\right)=x(n-1)-x(n-2)$

$\mathrm{\Δ}\hat{y}\left(n\right)=y(n-1)-y(n-2)$

其中，[x(n-1),y(n-1)]为上一次定位周期通过MLE估计得到的目标点坐标；[x(n-2),y(n-2)]为上上次定位周期通过MLE估计得到的目标点坐标；为前两个定位周期定位目标点坐标的变化量。

以上实施例仅是示例性的，并不会局限本发明，应当指出对于本领域的技术人员来说，在本发明所提供的技术启示下，所做出的其它等同变型和改进，均应视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种基于极大似然估计的超短基线水声定位***，其特征在于，所述定位***由产生及发射超声波定位信号的水下应答器和接收及处理超声波定位信号的接收声基阵两部分组成；

其中，水下应答器由依次连接的以下单元组成：

水压深度计：用于测量应答器位于水平面以下的深度数据；

测距信号生成模块：生成用于定位的扩频超声波测距信号波形，同时将水压深度计测得的深度数据调制在该信号波形上；

换能器功率放大器：对生成的超声波测距信号进行功率放大，以驱动超声波压电换能器工作；

超声波压电换能器：产生超声波测距信号并发射给接收声基阵；

电源模块：为水下应答器运作提供所需的电源；

所述接收声基阵由依次连接的以下单元组成：

换能器阵列：为包含5个换能器阵元的正交阵，用于初步接收水下应答器发射的超声波定位信号；

低噪声放大器：用于放大换能器阵列中各阵元输出的定位信号；

带通滤波器：对经由低噪声放大器放大的定位信号进行滤波，以减少水中噪声信号对定位信号的干扰；

模数转换模块：对由带通滤波器输出的模拟信号进行数字化采样；

匹配滤波器及信号解调模块：对数字化采样后的超声波测距信号进行解调，得到信号中调制的应答器深度信息；

定位解算模块：用于解算水下定位目标的位置信息；

定位结果显示模块：为人机交互界面，用于为用户显示定位结果信息。

2.根据权利要求1所述的超短基线水声定位***，其特征在于：所述接收声基阵还包括声基阵位置及姿态参考模块，通过模块内置的陀螺罗经和RTK***，为定位解算模块提供精确的位置和姿态参考信息。

3.根据权利要求1所述的超短基线水声定位***，其特征在于：所述换能器阵列的5个换能器阵元分别用B₀、B₁、B₂、B₃和B₄表示，其中，阵元B₀位于载体坐标系的原点，阵元B₁、B₂位于载体坐标系的x轴上，阵元B₃、B₄位于载体坐标系的y轴上，且B₁、B₂、B₃和B₄到原点B₀的距离C小于等于超声波测距信号波长的一半，即C≤λ/2。

4.根据权利要求1-3任一所述的超短基线水声定位***，其特征在于：所述换能器为压电换能器。

5.根据权利要求1-3任一所述超短基线水声定位***的定位算法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)布设包含5个阵元的接收声基阵，在定位目标点S处安装水声应答器，其以脉冲方式向接收声基阵发送调制了深度数据的扩频水声信号，其中，定位目标点S的坐标为(x,y,z)；

(2)采用传统超短基线定位方法斜距-声线入射角法，对水下定位目标点S进行初步定位，得到定位目标位置的初值(x₀,y₀)；

(3)以(x₀,y₀)作为预估位置，在极大似然估计的搜索空间内对定位目标S的坐标(x,y)进行搜索，搜索范围由(x,y)取值的不确定度决定；

a)、具体地，一个极大似然估计的过程可以等效为：

$L=\underset{i=0}{\overset{4}{\Σ}}\[{\left|\underset{T_0}{\overset{T_0+T}{\∫}}{r}_i\left(t\right)S_i\left(t\right)dt\right|}^2\]---\left(1\right)$

其中，r_i(t)为阵元B_i(i＝0,1,2,3,4)接收到的含有噪声的水声信号；T₀是各阵元接收信号的起始时刻；T为信号的积分时间；S_i(t)＝f[t,(x,y,z)]为阵元B_i的不含噪声的本地复现信号，它是一个以(x,y,z)为自变量的函数；

b)、定位目标S处水声应答器发出的水声信号模型为：

r(t)＝AC(t)D(t)cos(2πf_IFt)(2)

其中，A为信号振幅，C(t)为调制在信号上的伪随机码，D(t)为调制了深度数据的定位目标点S的定位信号，f_IF为超声信号载波的中心频率；

当定位目标点S与接收声基阵间的距离R远大于声基阵尺寸D，R/D>20时，公式(1)中的S_i(t)可表示为：

其中，df为超声信号的多普勒频移；τ_i为超声信号从S点发出后到达阵元B_i的传播时间；为r₀(t)信号与r(t)信号的相位差；为信号r_i(t)与信号r₀(t)的相位差；

c)、根据定位目标S的定位原理图可得如下关系：

$\stackrel{\‾}{{\mathrm{SB}}_0}=R=\sqrt{x^2+y^2+z^2}$

cosα＝x/R

cosβ＝y/R

$\stackrel{\‾}{{\mathrm{SB}}_1}-\stackrel{\‾}{{\mathrm{SB}}_0}=D\frac{x}{R}$

$\stackrel{\‾}{{\mathrm{SB}}_2}-\stackrel{\‾}{{\mathrm{SB}}_0}=-D\frac{x}{R}$

$\stackrel{\‾}{{\mathrm{SB}}_3}-\stackrel{\‾}{{\mathrm{SB}}_0}=D\frac{y}{R}$

$\stackrel{\‾}{{\mathrm{SB}}_4}-\stackrel{\‾}{{\mathrm{SB}}_0}=-D\frac{y}{R}---\left(4\right)$

其中，表示定位目标S与声基阵B_i(i＝0,1,2,3,4)的距离；

α为向量与x轴正方向的夹角，β为向量与y轴正方向的夹角，θ为定位目标点S在载体坐标系中XOY平面上的投影S‵的方向角；

d)、由公式(3)以及(4)中的对应关系，可得S_i(t)与定位目标点S坐标(x,y,z)具有如下关系：

其中，信号振幅A的大小并不会对MLE的估计结果产生影响，将其设为1；声速c可以通过声速仪精确测量；载波相位差和多普勒频率df的精确值可以通过安装在基阵B₀中的锁相环得到；定位目标S在深度方向的坐标z可通过水压深度计直接测量，并通过超声信号发送给声基阵；超声信号载波的中心频率f_IF已知值；因此A、c、z和df均为已知量，声基阵的本地复现信号S_i(t)(i＝0,1,2,3,4)为只含有参数(x,y)的函数；

e)、将公式(5)、(6)、(7)、(8)、(9)带入公式(1)中，可得用于对定位目标S坐标(x,y)进行极大似然估计的算法模型：

$(\hat{x},\hat{y})=MLE(\underset{i=0}{\overset{4}{\Σ}}\[{|\underset{T_0}{\overset{T_0+T}{\∫}}{r}_i\left(t\right)S_i\[t,(x,y)\]dt|}^2\])---\left(10\right)$

其中，为定位目标点坐标的极大似然估计值；MLE(·)为极大似然估计运算；

(4)将搜索的定位目标S的不同坐标(x_k,y_l)代入公式(10)，r_i(t)与B_i在积分周期T内进行相关积分运算，并将不同阵元的积分结果求和作为L_k,l，当L_k,l取得最大值时，对应的(x_k,y_l)既为所求定位目标S的位置。

6.根据权利要求5所述超短基线水声定位***的定位算法，其特征在于：所述在极大似然估计的搜索空间中，定位目标S的预估位置(x₀,y₀)以及搜索半径R_search可按如下公式计算：

$(x_0,y_0)=\[x(n-1)+\mathrm{\Δ}\hat{x}\left(n\right),y(n-1)+\mathrm{\Δ}\hat{y}\left(n\right)\]$

$R_{search}=2\sqrt{{\left(\mathrm{\Δ}\hat{x}\right(n\left)\right)}^2+{\left(\mathrm{\Δ}\hat{y}\right(n\left)\right)}^2}$

$\mathrm{\Δ}\hat{x}\left(n\right)=x(n-1)-x(n-2)$

$\mathrm{\Δ}\hat{y}\left(n\right)=y(n-1)-y(n-2)$

其中，[x(n-1),y(n-1)]为上一次定位周期通过MLE估计得到的目标点坐标；[x(n-2),y(n-2)]为上上次定位周期通过MLE估计得到的目标点坐标；为前两个定位周期定位目标点坐标的变化量。

7.根据权利要求5所述超短基线水声定位***的定位算法，其特征在于：所述步骤(4)求得的(x,y)作为下一个定位周期的预估位置(x₀,y₀)，用于下一新周期的定位解算。