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1、隨著戰(zhàn)爭(zhēng)環(huán)境的日益復(fù)雜,傳統(tǒng)的探測(cè)系統(tǒng)(如雷達(dá)、紅外等)受到越來(lái)越多的威脅,被動(dòng)聲跟蹤技術(shù)以其隱蔽性強(qiáng)、不易受到攻擊、適用性廣等優(yōu)點(diǎn)越來(lái)越受到人們的重視。本文以智能反坦克子彈藥(Brainpower Antitank Submunition,簡(jiǎn)稱(chēng)BAT)為應(yīng)用背景,開(kāi)展了三維運(yùn)動(dòng)聲陣列對(duì)典型二維聲目標(biāo)跟蹤理論研究,全文研究的主要內(nèi)容包括:三維運(yùn)動(dòng)聲陣列跟蹤系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模型研究、跟蹤系統(tǒng)最佳觀測(cè)布局研究、觀測(cè)信號(hào)預(yù)處理技術(shù)研究、跟蹤濾波算法研
2、究以及三維運(yùn)動(dòng)聲陣列對(duì)雙點(diǎn)聲源角跟蹤指向性能研究,具體歸納如下:
(1)三維運(yùn)動(dòng)聲陣列跟蹤系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模型研究。闡述了戰(zhàn)場(chǎng)典型二維聲目標(biāo)聲信號(hào)產(chǎn)生機(jī)理及特性,分析了二維聲目標(biāo)的聲源特性,探討了聲信號(hào)在大氣中的反射、折射、透射、散射、聲信號(hào)的衰減以及聲信號(hào)傳播的多普勒效應(yīng),認(rèn)清了三維運(yùn)動(dòng)聲陣列跟蹤環(huán)境的物理現(xiàn)象,得到了聲信號(hào)以空氣為介質(zhì)的傳播模型,結(jié)合學(xué)位論文研究的典型二維目標(biāo)特性,給出了三維運(yùn)動(dòng)聲陣列跟蹤系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模型的基本假設(shè)
3、。在笛卡爾坐標(biāo)系及修正極坐標(biāo)系下,分別建立了運(yùn)動(dòng)聲陣列跟蹤系統(tǒng)的狀態(tài)模型及觀測(cè)模型,對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行了分析,設(shè)計(jì)了一種包含數(shù)字壓力傳感器電路等硬件的彈載高度測(cè)量與記錄裝置。
(2)三維運(yùn)動(dòng)聲陣列跟蹤測(cè)量系統(tǒng)最佳布局研究。對(duì)由平面四元聲陣列組成的跟蹤測(cè)量系統(tǒng)的陣元布局進(jìn)行了研究,提出了一種度量四元三維運(yùn)動(dòng)聲陣列跟蹤觀測(cè)系統(tǒng)測(cè)量精度的指標(biāo)準(zhǔn)則,即PDOPF(Position Dilution of Precision Funct
4、ion)。以二維目標(biāo)的位置幾何精度衰減因子函數(shù)最優(yōu)為目標(biāo),對(duì)平面四元聲陣列跟蹤測(cè)量系統(tǒng)布局的位置坐標(biāo)進(jìn)行了解算,分析了布局精度,得到了三維運(yùn)動(dòng)聲陣列跟蹤測(cè)量系統(tǒng)的理論最佳布局及工程最佳布局;通過(guò)靜態(tài)半實(shí)物仿真試驗(yàn),進(jìn)行了驗(yàn)證。
(3)三維運(yùn)動(dòng)聲陣列觀測(cè)信號(hào)預(yù)處理技術(shù)研究。對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下的干擾信號(hào)進(jìn)行了分析,在陣列多傳感器觀測(cè)信號(hào)預(yù)處理方法中,提出了正交小波多尺度觀測(cè)信號(hào)預(yù)處理算法,并通過(guò)“靜態(tài)”及“動(dòng)態(tài)”半實(shí)物仿真試驗(yàn)進(jìn)行了
5、驗(yàn)證研究;而在單通道觀測(cè)信號(hào)預(yù)處理方法中,基于EMD理論,分析了IMF頻譜特性,結(jié)合本文研究的典型聲目標(biāo)聲信號(hào)特性,對(duì)觀測(cè)信號(hào)進(jìn)行了預(yù)處理,通過(guò)對(duì)單通道信號(hào)分析驗(yàn)證了該算法的有效性。此外,提出了一種針對(duì)信號(hào)幾何窗口的變量——“當(dāng)前”平均改變能量(Current Average Change Energy, CACE),利用該變量推導(dǎo)了基于“當(dāng)前”平均改變能量的機(jī)動(dòng)檢測(cè)算法,將“當(dāng)前”機(jī)動(dòng)改變能量調(diào)制到CACE上,得到了“當(dāng)前”平均改變能
6、量機(jī)動(dòng)準(zhǔn)則。最后設(shè)計(jì)了一種基于Matlab的聲信號(hào)預(yù)處理軟件。
(4)三維運(yùn)動(dòng)聲陣列跟蹤濾波算法研究。根據(jù)運(yùn)動(dòng)聲陣列跟蹤系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)模型,分別從高斯線性、高斯非線性、非高斯非線性三個(gè)方面研究了三維運(yùn)動(dòng)聲陣列對(duì)二維聲目標(biāo)的跟蹤濾波算法。(A)基于線性、高斯系統(tǒng)假設(shè)下的跟蹤濾波算法。闡述了傳統(tǒng)的線性系統(tǒng)濾波狀態(tài)估計(jì)算法,即Kalman濾波算法,基于Kalman濾波算法提出了多尺度貫序式Kalman濾波的運(yùn)動(dòng)聲陣列跟蹤算法(Mul
7、ti-scale Sequential based onKalman Filter,MSBKF),Matlab仿真分析了該算法的跟蹤性能,針對(duì)跟蹤濾波與預(yù)測(cè)實(shí)時(shí)性問(wèn)題,提出了運(yùn)動(dòng)陣列的基于當(dāng)前平均改變能量的機(jī)動(dòng)檢測(cè)與變維自適應(yīng)Kalman濾波算法(Current Average Change Energy Maneuvering Detection and VariableDimension Adaptive Kalman Filter
8、ing,CACEMD-VDAKF),通過(guò)算法仿真,驗(yàn)證了CACEMD-VDAKF算法的有效性。(B)基于非線性、高斯系統(tǒng)假設(shè)下的跟蹤濾波算法。闡述了傳統(tǒng)的非線性系統(tǒng)濾波算法,即擴(kuò)展Kalman濾波(EKF),分析了EKF濾波的偏差,提出了基于無(wú)跡粒子濾波的自適應(yīng)交互多模型運(yùn)動(dòng)聲陣列跟蹤算法(Adaptive Interacting Multiple Model Unscented Particle Filter based on mea
9、sured residual,AIMMUPF-MR),通過(guò)算法仿真,驗(yàn)證了AIMMUPF-MR算法在跟蹤精度、穩(wěn)定性及實(shí)時(shí)性上的有效性。(C)基于非線性、非高斯系統(tǒng)假設(shè)下的跟蹤濾波算法。針對(duì)非線性、非高斯跟蹤系統(tǒng)的狀態(tài)濾波與預(yù)測(cè)問(wèn)題,基于粒子濾波提出了確定性核粒子群的粒子濾波跟蹤算法(Deterministic Core Particle Swarm Particle filter,DCPS-PF),推導(dǎo)了該算法的理論誤差性能下界(Cr
10、amer Rao Low Bound,CRLB),與粒子濾波算法相比,仿真結(jié)果表明了該算法的有效性和優(yōu)越性。
(5)三維運(yùn)動(dòng)聲陣列對(duì)雙點(diǎn)聲源角跟蹤指向性能研究。闡述了多點(diǎn)聲源干擾的基本原理,建立運(yùn)動(dòng)聲陣列在雙點(diǎn)聲源下的角度跟蹤指向性能數(shù)學(xué)模型。從三個(gè)方面即:偽目標(biāo)與真實(shí)目標(biāo)的聲信號(hào)在頻率上一致,聲壓幅值保持線性關(guān)系、聲壓幅值一致,頻率保持線性關(guān)系、聲信號(hào)的聲壓幅值和頻率均保持線性關(guān)系,分析了頻率值比、聲壓幅值比及兩聲源的相
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