【摘 要】
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在水下分布式定位系统中，多个阵列节点往往是异构的，即各节点在阵列构型、幅度归一化参数、工作频带、采样数据量等参数方面存在差异。现有数据融合被动定位方法通常忽略上述差异对定位性能的影响，存在定位精度低、分辨能力差的问题。针对这一问题，该文首先建立了基于多个异构阵列的接收信号模型，特别是将幅度归一化参数纳入接收信号模型中，并且考虑了各节点阵列参数的不同；其次，推导目标坐标的最大似然估计方法，并对该方法
【基金项目】
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国家自然科学基金（61725106; 61901467）；
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在水下分布式定位系统中，多个阵列节点往往是异构的，即各节点在阵列构型、幅度归一化参数、工作频带、采样数据量等参数方面存在差异。现有数据融合被动定位方法通常忽略上述差异对定位性能的影响，存在定位精度低、分辨能力差的问题。针对这一问题，该文首先建立了基于多个异构阵列的接收信号模型，特别是将幅度归一化参数纳入接收信号模型中，并且考虑了各节点阵列参数的不同；其次，推导目标坐标的最大似然估计方法，并对该方法的融合方式进行了理论分析；最后，为了提高分布式定位系统对多目标的分辨能力，该文进一步将最小方差无失真响应空间谱纳入上述融合方式之中，提出基于多异构阵列的最小方差无失真响应定位方法。仿真结果与实测数据验证了所提的两种方法相对于已有方法在定位精度和分辨能力方面的优势。
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