摘要
为了提高水下声目标定位精度,在传统极大似然定位算法的基础上,提出一种时延约束下基于多普勒频移的极大似然定位算法。首先建立时延约束下的多普勒测量模型;然后计算延迟时间并给出延时补偿后的传感器位置;接着利用延时补偿后的极大似然优化得到目标位置估计;最后给出时延约束下的Cramer-Rao下界。通过传感器运动速度和传感器与目标之间的距离两方面来探讨声信号传播时延对目标定位性能的影响,仿真结果表明:延时补偿后的极大似然定位算法比传统极大似然定位算法具有更高的定位精度。
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单位自动化学院; 杭州电子科技大学