发明名称 一种舷侧水平阵运动孔径合成定位的方法与装置
摘要 本发明公开一种水平阵运动孔径合成定位的方法和装置,将水平阵阵元采集的水声数据分解成若干个时间单元;用于对阵元之间在空间上重叠的各个窄带时间单元进行相位估计,获得相位估计因子,并对阵元时间单元进行延时取样、相位补偿;针对同一窄带内的不同阵元获得的时间序列,进行孔径合成,形成大孔径虚拟水平阵列;根据零点控制简正模滤波原理,对大孔径虚拟水平阵列进行零点控制模滤波,获得目标模态信息;利用所述目标模态信息,根据最大似然方法获取目标三维定位结果。本发明的方法和装置能够获得更高的定位精度,方法简单实用,可以实时实现且不需要增加许多额外的计算资源。
申请公布号 CN101470193B 申请公布日期 2012.05.23
申请号 CN200810127173.4 申请日期 2008.06.23
申请人 中国科学院声学研究所 发明人 李宇;黄海宁;李淑秋;张春华
分类号 G01S7/52(2006.01)I;G01S15/89(2006.01)I 主分类号 G01S7/52(2006.01)I
代理机构 北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 代理人 王勇
主权项 1.一种水平阵运动孔径合成定位的方法,包括:步骤10)、将水平阵阵元采集的水声数据分解成若干个时间单元;步骤20)、对阵元之间在空间上重叠的各个窄带时间单元进行相位估计,获得相位估计因子,通过所述相位估计因子对阵元时间单元进行延时取样、相位补偿;步骤30)、针对同一窄带内的不同阵元通过所述相位补偿获得时间序列,进行孔径合成,形成大孔径虚拟水平阵列;步骤40)、根据零点控制简正模滤波原理,对大孔径虚拟水平阵列进行零点控制模滤波,获得目标模态信息;步骤50)、利用所述目标模态信息,根据最大似然方法获取目标三维定位结果;其中,步骤50)还包括:通过对所述目标模态信息进行模滤波,得到实际简正波幅度,<img file="FSB00000658678600011.GIF" wi="382" he="128" />其中,w<sub>nq</sub>是滤出n号简正波的第q个权系数,其中n=1,…,M,q=1,…,Q,g<sub>nm</sub>是滤出n号简正波m号简正波的增益因子;通过简正波模型计算得到拷贝简正波幅度并使用简正波匹配方法的模糊度函数表示为:<maths num="0001"><![CDATA[<math><mrow><msub><mi>C</mi><mi>NMM</mi></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mover><mi>r</mi><mo>~</mo></mover><mi>s</mi></msub><mo>,</mo><msub><mover><mi>z</mi><mo>~</mo></mover><mi>s</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfrac><mrow><munder><mi>&Sigma;</mi><mi>M</mi></munder><mo>|</mo><msup><mi>A</mi><mo>*</mo></msup><mover><mi>A</mi><mo>~</mo></mover><mrow><mo>(</mo><msub><mover><mi>r</mi><mo>~</mo></mover><mi>s</mi></msub><mo>,</mo><msub><mover><mi>z</mi><mo>~</mo></mover><mi>s</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>|</mo></mrow><mrow><msqrt><munder><mi>&Sigma;</mi><mi>M</mi></munder><mo>|</mo><msup><mi>A</mi><mo>*</mo></msup><mi>A</mi><mo>|</mo></msqrt><msqrt><munder><mi>&Sigma;</mi><mi>M</mi></munder><mo>|</mo><msup><mover><mi>A</mi><mo>~</mo></mover><mo>*</mo></msup><mrow><mo>(</mo><msub><mover><mi>r</mi><mo>~</mo></mover><mi>s</mi></msub><mo>,</mo><msub><mover><mi>z</mi><mo>~</mo></mover><mi>s</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mover><mi>A</mi><mo>~</mo></mover><mrow><mo>(</mo><msub><mover><mi>r</mi><mo>~</mo></mover><mi>s</mi></msub><mo>,</mo><msub><mover><mi>z</mi><mo>~</mo></mover><mi>s</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>|</mo></msqrt></mrow></mfrac><mo>;</mo></mrow></math>]]></maths>其中,A和<img file="FSB00000658678600013.GIF" wi="35" he="52" />分别由实际简正波幅度A<sub>n</sub>,n=1,…,M和拷贝简正波幅度<img file="FSB00000658678600014.GIF" wi="202" he="67" />n=1,…,M组成的向量,W为某权矩阵;模糊度函数<img file="FSB00000658678600021.GIF" wi="249" he="63" />的最大值就是估计的目标声源的距离与深度,<maths num="0002"><![CDATA[<math><mrow><mrow><mo>(</mo><msup><mi>&beta;</mi><mn>0</mn></msup><mo>,</mo><msubsup><mi>r</mi><mi>s</mi><mn>0</mn></msubsup><mo>,</mo><msubsup><mi>z</mi><mi>s</mi><mn>0</mn></msubsup><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><munder><mi>max</mi><mrow><mo>(</mo><mover><mi>&beta;</mi><mo>~</mo></mover><mo>,</mo><msub><mover><mi>r</mi><mo>~</mo></mover><mi>s</mi></msub><mo>,</mo><msub><mover><mi>z</mi><mo>~</mo></mover><mi>s</mi></msub><mo>)</mo></mrow></munder><msub><mi>C</mi><mi>NMM</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mover><mi>&beta;</mi><mo>~</mo></mover><mo>,</mo><msub><mover><mi>r</mi><mo>~</mo></mover><mi>s</mi></msub><mo>,</mo><msub><mover><mi>z</mi><mo>~</mo></mover><mi>s</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>.</mo></mrow></math>]]></maths>
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