多声纳协同探测性能分析及参数优化研究
多基地声纳系统因为其相较于单基地声纳更好的探测覆盖能力而成为了海洋防卫探测的重要装备。多基地声纳系统的应用场景及任务需求的多样化，使得参与探测的平台和声纳也在向多样化发展，不同类别的平台及搭载的声纳构成了异构多基地探测系统。多基地声纳系统与海洋环境存在耦合关系，合理地设定声纳探测系统的工作参数，使声纳系统最佳地适应当前海洋环境，以达到最好目标探测性能和最大的探测范围。本文旨在利用群智能优化算法解决多基地声纳探测系统的参数优化问题，给出探测效能最佳的决策建议。 为了评估当前参数设置下探测系统的性能，构建了一个完备的异构多基地声纳探测系统效能评估模型。基于双基地声纳方程，将多基地声纳系统拆分为多组双基地声纳系统，通过对异构声纳系统的有效源级仿真、统计模型及Bellhop射线声学模型的传播损失仿真、对噪声干扰的主要噪声源的噪声谱进行仿真分析、在小斜率模型的基础上结合海底有效混响区域建立多基地混响模型等声纳参数的建模仿真，得到接收信噪比，经过信号处理获得增益后，根据接收机特性曲线得到声纳系统对目标的检测概率，将各双基地系统的检测概率结果融合，从而获得多基地系统的探测能力评估模型。并依据该模型，对影响多基地声纳探测性能的阵位、声纳工作模式、频段等参数进行探究。 依据评估模型对声纳参数进行群智能优化。以和声搜索、改进和声搜索及粒子群算法为例对探测系统阵位参数进行了优化，对比算法性能并提出了一种和声-粒子群混合算法，其收敛速度快于和声搜索，优化速度及全局搜索能力优于粒子群算法。为适应多样化的优化任务需求，提出了利用层次分析法思想将多优化准则合一的多准则优化方法，并以“点覆盖下的优化覆盖”问题为例给予验证。最后，提出了一种简单可行的离散变量连续化方法，将离散变量与连续变量统一，使得本适用于连续变量优化的算法同样适用于离散变量优化，以声纳的工作模式及工作频段为例完成了离散变量优化，并实现了与阵位连续变量的联合优化。
多基地声纳系统;探测性能;参数优化;群智能优化算法
哈尔滨工程大学
硕士
水声工程
生雪莉
2019
中文
U666.7
2019-08-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）