【摘 要】
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针对水下认知声学网络（UCAN）中的环境感知问题，提出一种针对海洋哺乳动物的被动定位（PLM）算法及相应的基于多普勒效应的测速算法SMD。PLM算法基于海洋哺乳动物发声信号声源级范围，
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针对水下认知声学网络（UCAN）中的环境感知问题，提出一种针对海洋哺乳动物的被动定位（PLM）算法及相应的基于多普勒效应的测速算法SMD。PLM算法基于海洋哺乳动物发声信号声源级范围，结合接收信号强度，运用检索筛选的方法推算发声位置。SMD在PLM定位的基础上，利用接收生物信号的多普勒效应对其运动测速。实验结果表明，PLM与SMD均能达到较高的精度，其中PLM算法的平均定位误差随海豚游速的增加而增加，其平均值约为10m，定位成功率可达到90％。PLM和SMD结合，可较准确地估计海洋哺乳动物的运动区域。
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