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基于最优线性数据融合的探潜定位优化算法研究 被引量:1

Research on Antisubmarine Localization Algorithm Based on Optimum Linear Data Fusion
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摘要 针对分离式强声源声纳定位模型在工作过程中会出现信息冗余现象,提出了基于最优线性数据融合的远距离探潜定位优化算法。并对不同条件下的定位误差几何分布曲线图进行了数值仿真,结果表明,基线长度、时间测量误差的变化对非探测盲区的定位性能影响较小。而角度测量误差对该算法的定位精度影响较大,并且,当两个接收器中任一接收器的角度测量误差增大时,整个系统的定位精度都会下降。与其他定位算法相比较,采用数据融合的优化手段,可以充分利用定位系统的冗余信息,有效的降低了系统的定位误差。仿真结果和性能分析为解决远距离探潜定位优化问题提供了理论依据。 There would be the problem of redundant information when the separate high-power sources sonar positioning system worked, so the long-range antisubmarine localization algorithm based on optimum linear data fusion was proposed. Through the simulation, the graph of the Geometrical Dilution of Precision was given. The result shows that, the baseline length and the time measure error has a little effect on the positioning capability of the entire region. Besides, the angle measure error has a great influence on the localization accuracy, and the localization error will increase when either of two receivers has a larger error. Compared with other algorithms, the data redundancy can be better utilized by data fusion. The result provides the theoretical basis to solve the optimization problem of long-range antisubmarine localization.
出处 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期101-106,共6页 Journal of System Simulation
关键词 探潜定位 最优线性数据融合 定位精度 GDOP 仿真 antisubmarine Localization, optimum linear data fusion localization precision GDOP simulation
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