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复杂环境下不规则声呐浮标模式的设计和性能 Donald R. DelBalzo Kevin C. Stangl 技术解决方案集团 OPNAV N874 QinetiQ 北美 NC1/Suite 1200 40201 Hwy 190 E 2000 海军五角大楼 Slidell, LA 70461 华盛顿特区 20350-2000
摘要 - 冷战期间开发了用于深而均匀的海底环境的最佳单基地声纳浮标场模式，其中可以使用简单的中值检测范围来定义声纳浮标之间有用的固定间距。然而，当前经常进行作战的沿海环境中的海洋和声学条件非常复杂和动态，以至于空间和时间的变化破坏了与传统战术搜索概念相关的同质假设。已经开展了几项研究工作来设计更好的被动和单基地主动声纳浮标位置，但其中大多数是评估算法，而不是真正的规划算法。一种不同的算法方法已成功开发并最初应用于单基地移动传感器，该方法从一组随机的传感器位置开始，然后使用遗传算法找到接近最优的解决方案。遗传算法解决方案是非标准搜索路径，可适应复杂的海洋学、可变的底部特性和假定的目标战术 [DP Kierstead 和 DR DelBalzo，军事作战研究杂志（2003 年 3 月/4 月）]。随后开发了一种新功能，用于优化复杂沿海环境中多基地主动声纳浮标的位置（纬度、经度和深度）和 ping 时间。这些算法称为 SCOUT（传感器协调以实现最佳利用和战术）。SCOUT 对移动传感器遗传算法方法进行了两项重大修改，以考虑双基地和多基地声纳浮标领域，其中每个接收器都能够观察来自每个来源的数据。第一个是结构上的修改，引入了一条新染色体来描述战术计划。它为每个声纳浮标提供一个基因，由一个位置、一个有序的部署序列和一组 ping 时间组成。新染色体中的位置和时间独立变异，并以不规则模式和非连续 ping 序列为特征。第二个修改是在检测建模方面，引入了一种新的双基地检测模型。它允许结合相干和非相干处理。对于这项工作，我们假设可以同时监控所有声纳浮标。SCOUT 算法是我们之前的遗传算法工作的扩展，据我们所知，它们代表了唯一从头开始设计复杂环境中多静态主动声纳浮标位置的解决方案，而不是推荐一般的努力分配或简单地评估具有不同参数的标准模式。本文讨论了新的染色体结构和现实环境中的模拟结果。结果表明：a) SCOUT 可以有效地使多静态传感器场适应