針對海洋哺乳動物的被動定位算法
近年來,水聲傳感器網(wǎng)絡在海洋資源勘探、災難預警及軍事等眾多領(lǐng)域的應用,引起了研究者的廣泛關(guān)注。水聲信道可用的頻率資源十分有限,通常從十幾赫茲到幾百千赫茲,且頻率這一稀缺資源沒有得到充分的利用。水聲網(wǎng)絡中的空閑監(jiān)聽可能在時間上造成頻譜的浪費,水聲網(wǎng)絡中的定向發(fā)送和接收可能在空間上導致頻譜的浪費。因此,不少學者開始將目光轉(zhuǎn)向一種智能的水聲傳感器網(wǎng)絡——水下認知聲學網(wǎng)絡( Underwater Cognitive Acoustic Networks.UCAN)。
針對水下認知聲學網(wǎng)絡( UCAN)中的環(huán)境感知問題,提出一種針對海洋哺乳動物的被動定位(PLM)算法及相應的基于多普勒效應的測速算法SMD。PLM算法基于海洋哺乳動物發(fā)聲信號聲源級范圍,結(jié)合接收信號強度,運用檢索篩選的方法推算發(fā)聲位置。SMD在PLM定位的基礎(chǔ)上,利用接收生物信號的多普勒效應對其運動測速。實驗結(jié)果表明,PLM與SMD均能達到較高的精度,其中PLM算法的平均定位誤差隨海豚游速的增加而增加,其平均值約為10 m,定位成功率可達到90%。PLM和SMD結(jié)合,可較準確地估計海洋哺乳動物的運動區(qū)域。
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