超短基线定位系统融合分类解模糊技术研究

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针对超短基线水声定位系统面临的相位差模糊问题,该文提出一种基于多分类器融合的定位解模糊算法。首先构建多分类器系统,将解模糊问题转化为对模糊数进行分类识别的问题,并采用Choquet积分对各分类器结果进行融合,得到模糊数所属类别,进而对目标进行定位。给出了目标位置的无模糊观测条件。该算法优点是无需构造小于半波长间距的阵列,有效扩大了无模糊阵列孔径,而且由于充分利用了相位差观测数据的统计特性,定位精度可接近克拉美-罗界。仿真结果验证了该算法的有效性。
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