多传感器数据融合提高水声定位精度-论文.pdf

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1、2014年9月15日现代电子技术Sep．2014第37卷第l8期ModernElectronicsTechniqueVo1．37No．18多传感器数据融合提高水声定位精度董真杰，郑琛瑶，张国龙(中国人民解放军91388部队93分队，广东湛江524022)摘要：水下水声环境具有复杂性和不确定性，造成单个传感器接收信息不全和不可靠，定位水下目标精度不高，采用多传感器联合定位成为一个趋势。针对采用多传感器数据融合提高水声定位精度，提出了两种数据融合的方法。优化加权平均法和自适应加权平均法，当待融合数据为两个时，通过理论分析得出了计算加

2、权因子的公式。由数值仿真得到了两种方法的融合精度，结果表明优化加权平均法和自适应加权平均法都可以有效地改善定位精度，但是后者的效果明显优于前者。关键词：多传感器；数据融合；模糊理论；加权平均；定位精度中图分类号：TN911-34；TP212文献标识码：A文章编号：1004—373X(2014)18—0127．03Improvementofwateracousticpositionprecisionbymulti—sensordatafusionDONGZhen-jie，ZHENGChen—yao，ZHANGGuo-long(Un

3、it91388ofPLA，Zhanjiang524022，China)Abstract：Sinceunderwateracousticenvironmentiscomplexanduncertain，theinformationreceivedbysinglesensorisin—completeandunreliable，andthetargetpositionprecisionislow，themulti—sensorlocationbecomesatendency．Twodatafusionapproaches(optim

4、izationweightedaverageandself-adaptiveweightedaverage)formulti-sensordatafusionarepresentedinthispapertoimprovethewateracousticpositionprecision．Throughtheoreticanalysis，theformulatocalculatetheweightedparame-tersforfusionoftwouniformdistributiondatawasobtained．Thefu

5、sionprecisionoftwoapproacheswasgotbynumericalsimula—tion．Theresultshowsthatboththeoptimizationweightedaverageandself-adaptiveweightedaveragecanimprovepositionpreci·sion，andthelatterisobviouslysuperiortotheformer．Keywords：multi—sensor；datafusion；fuzzytheory；weightedav

6、erage；positionprecision的判断。O引言本文采用多套水声设备或同一套设备的不同工作随着电子技术、信息处理技术的飞速发展，数据融方式(即多传感器)来定位水下水声目标，对测量结果进合技术已广泛应用于各种复杂领域，尤其在水下水声目行数据融合，提高定位精度，从而获得目标位置的更准标探测识别方面是较早应用的领域。由于水下环境的确信息。复杂性和不确定性，造成了单个传感器接收信息不仅不1模糊理论全面，而且不可靠，从而使得多个传感器的联合使用成为一个趋势。多传感器数据融合技术的基本原理就像设要把n个冗余数据融合为一个数据。设

7、原始数人脑综合处理信息一样，充分利用多个传感器资源，通据为。，，⋯，，它们是不同传感器对同一物体的同过对传感器及其观测信息的合理支配和使用，把多传感一物理量进行测量得到的。Xj(j=I，2，⋯，M)均为随机器在空间或时间上冗余或互补信息依据某种准则进行变量。水声设备(四元超短基线阵)接收水下目标发送组合，以获得被测对象的一致性解释或描述“。现代舰的声信号，获取时延信息t，c为水下声速，根据空间几何艇往往配备多部主动声呐和被动声呐，搜集不同方位的关系可以推导出水下目标的坐标值直角坐标系中的目标信息或同一目标的不同特征信息，进而做出

8、更精确坐标，∞或弓)，定位精度为坐标值的标准差。四元超短基线阵被动定位结构如图1所示。采用格拉斯准则剔除测量数据中疏失的数据值，步收稿日期：2014．0315骤为：基金项目：国家自然科学基金重点项目：基于联合决策与估计的高频超视距雷达信息处理与融合(611350