摘要
复杂多变的水声环境使一些传感器节点估计方位角(angle-of-arrival,AOA)时出现异常值,降低了水下目标的定位精度.针对这一问题,该研究利用高斯混合模型对方位角的观测模型进行建模,基于支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)方法提出去除方位异常值的水下目标定位方法.该方法将目标定位与异常值识别有机结合,利用正常观测和异常观测下目标初始估计位置分布特征不同的特点,使用SVDD方法对这些初始估计位置分类从而识别出异常值,最后将异常值剔除、利用剩余方位信息完成对目标的最终定位.计算机仿真结果证明了所提方法的有效性.
基金项目
国家自然科学基金(61531015)
国家自然科学基金(71801221)
西安工程大学博士科研启动基金(107020495)
NETL
NSTL
维普
万方数据