长基线定位中的双曲线交汇仿真技术分析

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5星 · 超过95%的资源 | RAR格式 | 3KB | 更新于2024-10-18 | 168 浏览量 | 1 下载量 举报
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其核心内容涉及到通过双曲线交汇法进行地理位置定位的技术,并专注于测时误差对定位精度的影响。以下是对该资源的详细知识点梳理。 1. 长基线定位(LBL-TDOA): 长基线定位技术是一种利用声波在水下传播的时间差来确定位置的方法。在水下声学定位系统中,LB(Long BaseLine)指的是声源与多个接收器之间的距离相对较长。使用这种技术,可以实现对水下目标的精确定位。TDOA(Time Difference of Arrival,到达时间差)是指同一个信号在不同接收器上到达时间的差异。通过测量这一时间差,可以确定目标相对于各接收器的位置。 2. 双曲线交汇法: 在长基线定位中,当声源发射信号,至少需要三个或更多的接收器,才能确定声源的位置。这是因为接收器记录的声波到达时间差可以形成一组双曲线方程。通过解算这些方程,可以得到目标位置,此过程称为双曲线交汇法。每一对接收器之间的测量可以形成一个双曲线,目标位置就在所有双曲线的交点上。 3. 误差源分析: 在现实应用中,许多误差源会影响定位的精度,其中测时误差是主要考虑因素之一。测时误差指的是测量声波到达时间的误差,这种误差可能来源于接收器的同步误差、信号的多路径效应、噪声干扰、设备的时间分辨率以及信号传播过程中的环境变化等。 4. 仿真模拟: 为了深入理解测时误差对长基线定位精度的影响,采用仿真模拟是一种有效的方法。仿真通过模拟理想环境下的信号传输,以及引入不同的误差参数,来模拟实际操作中可能出现的误差情况。通过比较不同误差条件下的定位结果,可以分析和预测误差对定位精度的具体影响。 5. MATLAB仿真工具: 在提供的文件中,名为“ceshiwuchafangzhen2.m”和“ceshiwuchafangzhen3.m”的文件很可能是用MATLAB编写的仿真脚本。MATLAB是一种广泛应用于工程计算、数据分析、仿真以及算法开发的高级编程语言和交互式环境。通过这些脚本,可以搭建长基线定位模型,引入测时误差,并进行模拟计算,最终以图形化的方式展示仿真结果。 6. 交汇定位技术的应用: 交汇定位技术不仅限于水下声学定位,在许多领域都有应用,如无线通信网络中的定位、无人机导航、航空航天遥感定位等。了解和掌握交汇定位技术的原理和误差分析方法,对于提高各种定位系统的性能具有重要意义。 综上所述,该资源是一个专注于长基线定位中时间测量误差仿真的研究资料,通过双曲线交汇法进行定位,并使用MATLAB仿真工具模拟误差源对定位精度的影响。通过学习和使用这些知识,可以更好地理解和掌握长基线交汇定位技术,以及如何分析和减少误差,从而提高定位的准确性。"

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代码time_start = time.time() results = list() iterations = 2001 lr = 1e-2 model = func_critic_model(input_shape=(None, train_img.shape[1]), act_func='relu') loss_func = tf.keras.losses.MeanSquaredError() alg = "gd" # alg = "gd" for kk in range(iterations): with tf.GradientTape() as tape: predict_label = model(train_img) loss_val = loss_func(predict_label, train_lbl) grads = tape.gradient(loss_val, model.trainable_variables) overall_grad = tf.concat([tf.reshape(grad, -1) for grad in grads], 0) overall_model = tf.concat([tf.reshape(weight, -1) for weight in model.weights], 0) overall_grad = overall_grad + 0.001 * overall_model ## adding a regularization term results.append(loss_val.numpy()) if alg == 'gd': overall_model -= lr * overall_grad ### gradient descent elif alg == 'gdn': ## gradient descent with nestrov's momentum overall_vv_new = overall_model - lr * overall_grad overall_model = (1 + gamma) * oerall_vv_new - gamma * overall_vv overall_vv = overall_new pass model_start = 0 for idx, weight in enumerate(model.weights): model_end = model_start + tf.size(weight) weight.assign(tf.reshape()) for grad, ww in zip(grads, model.weights): ww.assign(ww - lr * grad) if kk % 100 == 0: print(f"Iter: {kk}, loss: {loss_val:.3f}, Duration: {time.time() - time_start:.3f} sec...") input_shape = train_img.shape[1] - 1 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Input(shape=(input_shape,)), tf.keras.layers.Dense(30, activation="relu"), tf.keras.layers.Dense(20, activation="relu"), tf.keras.layers.Dense(1) ]) n_epochs = 20 batch_size = 100 learning_rate = 0.01 momentum = 0.9 sgd_optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=learning_rate, momentum=momentum) model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=sgd_optimizer) history = model.fit(train_img, train_lbl, epochs=n_epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(test_img, test_lbl)) nag_optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=learning_rate, momentum=momentum, nesterov=True) model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=nag_optimizer) history = model.fit(train_img, train_lbl, epochs=n_epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(test_img, test_lbl))运行后报错TypeError: Missing required positional argument,如何改正

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