基于目標(biāo)位置的應(yīng)用在人們生活的方方面面不斷滲透,從而高精度的目標(biāo)定位方法設(shè)計(jì)成為國內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn)課題。聲源目標(biāo)定位因其隱蔽性好、抗干擾能力強(qiáng)、實(shí)時(shí)性高、功耗低等優(yōu)勢在射擊定位、聲吶、地震預(yù)防等軍用和民用領(lǐng)域扮演至關(guān)重要的角色。然而,在真實(shí)環(huán)境中,受探測場景中各種干擾因素的影響,高精度的聲源定位方法實(shí)現(xiàn)成為一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)性的高難度任務(wù)。本文針對環(huán)境干擾噪聲、聲信號(hào)的非視距傳輸?shù)纫蛩貙?dǎo)致被動(dòng)定位精度降低的問題展開了深入研究,內(nèi)容如下:（1）歸納了被動(dòng)聲源定位算法已有的研究成果,從不同角度指出這些算法的優(yōu)劣。闡述了求解時(shí)差聲源定位模型現(xiàn)有的經(jīng)典方法,仔細(xì)剖析了影響該模型定位精度的關(guān)鍵因子,并給出了一些評價(jià)時(shí)差定位系統(tǒng)性能的指標(biāo)。（2）傳統(tǒng)廣義互相關(guān)時(shí)延估計(jì)技術(shù)是直接基于節(jié)點(diǎn)接收的信號(hào)數(shù)據(jù),其精度受各種環(huán)境噪聲及異常值波動(dòng)影響顯著下降。針對這一問題,提出了一種不依賴時(shí)延初值的奇異值分解（Singular Value Decomposition,SVD）的HB（Hassab-Boucher,HB）加權(quán)廣義互相關(guān)（Generalized Cross Correlation,GCC）時(shí)延估計(jì)算法。... 

【文章來源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

傳感器節(jié)點(diǎn)的布設(shè)結(jié)構(gòu)

非視距傳輸示意圖

聲音信號(hào)采集場景圖


本文編號(hào)：3321110