【摘 要】
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针对现有基于角度估计的无源被动探测技术不能满足远场高精度目标测向的问题,及现有被动探测传感器阵列在战场中需要大规模环绕布设的限制,采用基于经验模态分解(EMD)和短时能量特性分析的瑞雷波提取方法,结合时延双曲线定位模型提出免受波速影响的短基线传感器阵列被动测向方法.首先,在对传感器阵列获取的地震动信号进行信号特性分析基础上,基于EMD构建自适应分解去噪模型,提出基于信号短时能量特性的瑞雷波成分的抽取方法.其次,在对瑞雷波进行联合相关计算估计时延基础上,构建基于TDOA算法的时延双曲线模型,并提出基于四元十
【机 构】
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中国科学院上海微系统与信息技术研究所 中国科学院无线传感网与通信重点实验室,上海 201800;中国科学院大学,北京 100049;中国科学院上海微系统与信息技术研究所 中国科学院无线传感网与通信重点
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针对现有基于角度估计的无源被动探测技术不能满足远场高精度目标测向的问题,及现有被动探测传感器阵列在战场中需要大规模环绕布设的限制,采用基于经验模态分解(EMD)和短时能量特性分析的瑞雷波提取方法,结合时延双曲线定位模型提出免受波速影响的短基线传感器阵列被动测向方法.首先,在对传感器阵列获取的地震动信号进行信号特性分析基础上,基于EMD构建自适应分解去噪模型,提出基于信号短时能量特性的瑞雷波成分的抽取方法.其次,在对瑞雷波进行联合相关计算估计时延基础上,构建基于TDOA算法的时延双曲线模型,并提出基于四元十字短基线传感器阵列的DFA-WV算法,实现免受波速影响的炮弹信号高精度测向.最后,本文算法模型在仿真及靶场实弹试验得到验证,测试结果表明提取瑞雷波算法可为时延高准度估计提供效力,DFA-WV测向算法因摆脱波速估计值对测向结果的影响,相较于Chan算法及改进MPR算法具有更优的测向性能,且计算复杂度低,在实际野外靶场炮弹目标测向中具有工程应用价值.
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