深度弹引信双声定位算法：对抗体积混响

本文主要探讨了"论文研究-体积混响下引信超声探测的双声定位"这一主题，由南京理工大学机械工程学院的张营、陈荷娟等人合作完成。他们针对深弹引信对快速定位目标感知能力的高要求，提出了一个创新的定位算法，利用双声传感器进行超声探测。这个算法的核心在于通过精确计算双声传感器接收到的声压差和时间差来实现目标位置的确定。 首先，作者们定义了压差定位方程和时差定位模型，这些数学模型是整个定位过程的基础，它们能够有效地捕捉到目标信号与背景混响之间的区别。双声传感器的部署策略也得到了优化，包括考虑线性阵列中的镜像模糊问题，通过将传感器旋转90度进行二次定位，以及针对中垂线上无法定位的情况，提出通过调整传感器角度来解决。 算法的解析解被推导出来，以确保在实际应用中能够实时且准确地进行定位。值得注意的是，论文着重指出该算法在处理体积混响条件下的表现，尤其是在混响较低的环境下，定位效果显著，这对于那些对体积敏感的设备，如引信，具有很高的实用价值。 此外，文章还引用了高等学校博士学科点专项科研基金的支持，并提供了作者的个人信息和联系方式，以便于学术交流和进一步的研究。关键词包括“引信”、“双声时差”、“双声压差”和“体积混响”，这些都是理解本文核心研究内容的关键术语。 总结来说，这篇论文提供了一个创新的双声定位方法，旨在提升深弹引信等设备的定位精度，尤其是在复杂环境如体积混响下，具有较高的实用性和理论价值。对于从事相关领域研究的工程师和技术人员，这篇论文提供了重要的参考和实践指导。