长基线声学定位系统跟踪解算优化方法

针对现有长基线定位解算算法忽略阵型标定误差的问题,本文提出了一种结合声信标的标定误差和测距误差的待定目标解算方法。该方法利用观测数据的先验误差将观测数据连同带求解量一并构建平差解算模型,可以对待定目标位置解算进行优化求解。采用该方法对现有测量船只的跟踪定位实验进行数据处理,得到的跟踪定位轨迹平滑连续,和传统方法相比更接近于GPS输出结果,在深水环境下效果提升明显。理论分析和实验结果表明采用该方法能够获得更优化的位置估计结果及全局误差,能够应用于高精度长基线定位系统中。      

针对周期偏移声信标的二阶高精度水声定位模型

针对传统长基线水声定位模型在以飞机黑匣子等周期偏移声信标为目标时定位精度显著下降的问题,提出了一种不依赖于信号周期信息的新型长基线定位模型。该模型将传统时延差定位模型拓展至二阶,通过求取到达时间的二阶导数,消去未知声信标周期。为避免由阶数提高引起的解算非收敛问题,引入了改进牛顿迭代算法,有效提高了新模型的收敛概率。所提出新模型的仿真试验及湖上试验的定位误差分别为3.14 m和1.19 m,试验结果表明,该模型实现了周期偏移声信标的高精度定位解算。     

一种机载光电平台下基于几何模型的被动定位方法

现代军事冲突中,光电对抗技术得到了越来越广泛的应用,隐蔽性也是战机不可忽略的重要一环。由于发射电磁波测距容易暴露自身位置,而单站无源或被动定位技术具有体积小、自身隐蔽性好和机动性高等诸多优点,因此它在现代战争中具有重要的应用前景。按照先定位后测距的思想,从对单机载被动定位算法的角度出发,通过在大地坐标系下建立三种几何模型对比分析了所提方法与传统被动测距方法在解算速度和精度上的差异。通过对机载目标实际应用场景进行建模设计,两种算法分别在高度2 500 m、解算频率500 Hz情况下对俯仰角进行滤波后解算有效返回距离值,实验对比得出所提被动定位算法比传统被动测距方法的计算复杂度大幅降低,平均解算时间提升约56.91%,极大增加了机载目标解算频率,节省了更多计算资源,同时还保证了定位精度稳定性,能够满足实际使用需求。     

星敏感器内参数标定误差研究

星敏感器是一种高精度姿态测量设备,被广泛应用于航天、航空、舰船等领域,其性能主要取决于内参数的标定精度。选用何种标定方法完成内参数的标定以及如何提高内参数的标定精度是星敏感器实现高精度姿态测量的关键。针对现有的依赖姿态解算的标定方法与不依赖姿态解算的标定方法进行了相应研究,通过采用网格状星图分析了两类标定方法的噪声特性,同时对比研究了两类标定方法在不同星点数目、不同星点分布下的标定情况。仿真结果表明:星点数目越多内参数的标定精度越高,星点分布越均匀内参数的标定精度越高,且在同等情况下依赖姿态解算的标定方法的精度要优于不依赖姿态解算的标定方法。     

海底大地秩亏基准网快速标校方法

基于信标互测距信息与绝对坐标信息的融合,提出一种海洋大地控制网快速标校方法。相较于现有方法,快速标校方法降低了自由网平差对起算条件的需求,减少了50%以上的绝对标定点数目,标校效率与绝对坐标精度显著提升。在大范围布设时,优势明显。此外,通过对阵型与绝对校准点数目的分析,提出了几种典型阵型在理想条件下的布设方案。浅水试验结果表明,在保证基准网标校精度高于0.2 m的条件下,标校效率提升了50%。     

非同步的多普勒水声跟踪定位原理

提出了一种新的水声跟踪定位方法,它仅测量目标非同步声信标到达各测量基元的接收信号和频率,来对目标声学跟踪定位,称之为非同步多普勒定位方法,本文介绍其原理,处和仿真结果。     

基于动平台多源数据的运动目标测量方法研究

根据运动目标性能试验需求及试验平台的特点,建立一个影像数据测量系统,实现目标的运动视频记录和外部参数测量。采用基于OpenCV的棋盘格内参数标定结合基于平台上固定标识点、线为基准的外场标定的摄像机标定方法,采用高速影像数据、中线视频数据和GPS数据相结合的方法实现目标运动的轨迹、姿态等参数的测量。通过测量精度分析及多次试验结果证明,测量精度达到水平方向优于10 cm,高程方向优于5 cm,姿态精度优于05。     

基于图像处理的莫尔条纹测量的CCD亚像素标定

 Talbot-Moiré技术是目前长焦距测量研究的热点。利用Talbot-Moiré技术测量长焦距时,很多都需要测量莫尔条纹的宽度或斜率,而CCD的标定精度直接影响测量精度,因此需要对CCD精确标定。文中提出采用光栅作为系统的自基准进行标定,再用图像处理的方法标定CCD。为了检验该方法的精度,在MATLAB中生成一个标准条纹图案,用图像处理和灰度拟合对其进行亚像素定位。经过对标准条纹的标定,验证了采用该文的定位方法条纹中心定位误差小于0.1个像素。最后用光栅为自基准标定了CCD,并与量块的标定结果进行了对比,证明该文的标定方法不但简单可行,而且精度较高。     

格林函数解卷积处理的阵不变量浅海无源定位

水下声源无源定位是声呐技术重要的研究方向.针对水下声源无源定位问题,本文提出了一种基于格林函数解卷积处理的阵不变量无源定位方法.该方法使用盲解卷积算法从水平阵接收信号中提取时域格林函数,然后采用空域解卷积方法处理得到的时域格林函数,获得波束时间偏移,从波束时间偏移中计算得到阵不变量,解算目标距离,从而实现声源定位.区别...     

一种提高消防用光电观瞄系统激光测距精度的方法

针对消防用光电观瞄系统对激光测距的高精度要求,提出了一种提高激光测距精度的方法.该方法采用基于FPGA的延迟线内插技术来减小计数量化误差,并且以差分GPS标定数据为基准,运用分段线性拟合的方法对实测数据进行修正,通过与差分GPS标定数据比对试验验证表明,该激光测距系统精度可以达到0.8m,满足消防用光电观瞄系统≤1 m的测距精度要求.     

A high precision calibration method for long baseline acoustic positioning systems

To solve the problem that traditional long baseline(LBL) positioning system is easily affected by severe sound speed varying results in low calibration precision, low efficiency and inconsistent position using different references, we propose a high precision array calibration method. We use distances between beacons to build error adjustment model. This model improves the calibration performance of traditional calibration method. The theory shows this method can achieve equal calibration precision with distance measurement precision in horizon. This method can improve the calibration efficiency, solve position ambiguity and achieve high precision especially in deep ocean. The shallow water experiment shows this method has millimeter calibration precision which is equal to distance measurement error. The calibration precision improves from centimeter to millimeter compared to traditional calibration method.The method also decreases the operation complexity. The localized positions are more close to GPS compared to traditional method, which has great application values.     

Underwater target localization using long baseline positioning system

The absolute position of an underwater target is difficult to pinpoint because the global positioning system (GPS) cannot penetrate water bodies. The long baseline (LBL) positioning system can extend GPS using high-precision calibrated underwater beacons as references. While traditional LBL systems give the target position without considering calibration error of deployed beacons. To solve this problem, we propose a method different from previous works, that combining the errors of observations together. We use GPS outputs as true values to evaluate the localization performance. An LBL system with four beacons was installed in deep sea to test the results. The positioning accuracy in deep sea improves nearly 5 m. The results suggest that beacon positioning errors have a great impact on localization precision, that is significant in high-precision positioning tasks.     

静水压加载单晶MgO的超声测量与压力标定

通过对单晶MgO的高压声速测量,结合高压Brillouin散射数据,对静水压加载条件下六面顶压机高压腔中的压力进行了多点系统标定(系统油压从15 MPa到51 MPa,间隔2 MPa),建立了新的大腔体压机超声测量和压力标定技术。相比传统的仅采用2~3个标定压力点的方法,该技术在统计上更加可靠。结合LY12铝的高压声速测量,进一步验证了该压力标定方法的合理性。与固体传压组装相比,固液混合传压组装在相同油压下的压力值系统偏低,分析认为这主要是由于固体传压介质中的剪切效应导致标定压力值系统偏高造成的。     

一种基于长基线交汇的超短基线定位系统精度评价方法

超短基线定位系统的定位精度和准确度是评价系统性能的重要指标, 通常采用固定点的定位重复度来评价定位精度, 采用其他解算方法作为真值参考评价定位准确度. 本文首先分析了以误差椭圆理论为基础的超短基线精度评价方法, 给出了理论推导公式, 证明了观测数据和理论误差椭圆的关系. 本文提出了一种基于长基线交汇的超短基线定位系统精度评价方法, 通过长基线交汇模型求解目标的真实位置评价系统的准确度. 根据该方法解算得到的待定目标位置作为真值参考, 能够反应系统误差的修正情况. 最后采用该方法进行海试数据处理, 处理结果表明该方法能够较好的反应定位精度, 进一步修正了系统偏差, 修正系统偏差后和修正前相比定位精度提高了0.2%, 具有良好的工程应用价值.     

非等声速信道下的循环神经网络机动目标跟踪模型

针对水下非等声速信道声线弯曲导致传统滤波跟踪轨迹偏差的问题,提出一种循环神经网络的目标跟踪模型。该模型在缺乏声速剖面信息的情况下,通过数据驱动迭代训练,学习输入观测值与输出状态值之间的映射关系,实现目标位置和瞬态特征变化的精确获知。蒙特卡洛仿真实验结果表明,本文模型在非等声速信道下复杂机动场景中相较传统单模型滤波算法以及交互式多模型算法,水平距离跟踪精度分别提升4.06%,1.57%,深度估计精度分别提升0.87%,0.85%。本文模型相较于传统滤波方法具有更高的跟踪精度,并且能够在失配声速分布信道下进行迁移学习,提升模型在失配声场环境下的泛化性。      

非对称冲击-卸载实验中纵波声速的特征线分析方法

材料高压声速是获取材料在冲击下的剪切模量、强度和相变信息的重要物理量, 对于研究材料在高速冲击下的行为非常重要. 由于飞片、样品和窗口材料阻抗失配等因素, 传统的声速分析方法无法对非对称冲击-卸载实验中单样品的窗口界面速度进行准确的分析. 本文在反向特征线方法的基础上, 考虑了飞片与样品、样品和窗口界面的相互作用, 建立了适合于仅含单一厚度样品的非对称冲击-卸载实验的特征线声速分析方法, 通过对数值实验给出的速度剖面的分析表明, 该方法能够较为准确地获得待测材料高压下的声速及卸载路径.     

Acoustic Pulse Diffraction by a Sphere in a Planar Layered Waveguide with a Gradient Layer

Consideration of the vertical sound velocity profile is highly important for solving problems of sound propagation in waveguides and scattering problems. A pulsed echo signal reflected from a spherical scatterer in a waveguide is modeled for the case of a waveguide characterized by sound velocity increasing with depth. The simplest model of the medium is considered in which the scatterer, the source, and the receiver are positioned in a layer with constant sound velocity. Below this layer, the sound velocity increases with depth so that the square of refractive index varies according to linear law. The scattering coefficients for the sphere are calculated using the normal wave method. The number of normal waves forming the echo signal is determined by the preset directionality of the source. Modeling is performed in a frequency band of 70?90 kHz for distances between the scatterer and the transmitter-receiver within 500?1000 m. The transmitted signal has the form of a pulse with cosine envelope and central frequency of 80 kHz.     

一种基于序贯估计的直达声区水面舰船 被动测距方法 *

该文利用基于射线的盲解卷积方法，从直达声区的水面舰船噪声中提取出船和锚系于海底的垂直接收阵之间的时域信道响应，并利用直达波在不同阵元相对于参考阵元的到达时间差，通过序贯方法，利用射线模型和声速剖面信息，对水面舰船距接收阵的距离进行了估计。通过处理海深约为580 m的2016年美国圣巴巴拉海峡的实验数据，对1.6~3.5 km直达声区范围内Anna Maersk商船与垂直阵之间的距离进行了估计，验证了测距方法的有效性，并将结果与系统测量值和几何方法的估计值进行了比较。由于该方法不需要对海底参数进行估计，所以在海底参数未知时要优于传统匹配场方法；在声速剖面存在跃层且海底为多层分布的复杂信道条件下，该方法仍能对距离进行有效估计，且与测量值的相对误差在6%以内，小于几何方法的估计误差，测距结果精度较高。     

Tracking of time-evolving sound speed profiles with an auto-regressive state-space model

An approach for time-evolving sound speed profiles tracking in shallow water is discussed.The inversion of time-evolving sound speed profiles is modeled as a state-space estimation problem,which includes a state equation for predicting the time-evolving sound speed profile and a measurement equation for incorporating local acoustic measurements.In the paper,auto-regression(AR) method is introduced to obtain a high-order AR evolution model of the sound speed field time variations,and the ensemble Kalman filter is utilized to track the sound speed field.To validate the approach,the accuracy in sound speed estimation is analyzed via a numerical implementation using the ASIAEX experimental environment and the sound velocity measurement data.Compared with traditional approaches based on the state evolution represented as a random walk,simulation results show the proposed AR method can effectively reduce the tracking errors of sound speed,and still keep good tracking performance at low signal-to-noise ratios.