一种坦克装甲车辆声振人工智能探测定位方法技术

本发明专利技术公开了一种坦克装甲车辆声振人工智能探测定位方法，涉及目标探测定位技术领域，包括将至少三组声十字阵列布置在地面上方，对坦克装甲车辆行驶形成的空气中的声音进行捕捉检测；将至少三组振动传感器布置在地面或地下，对坦克装甲车辆行驶形成的振动进行捕捉检测；分别根据声十字阵列和振动传感器的检测输出，利用输入和期望输出训练RBF神经网络，根据训练结果获得第一、第二目标位置；将第一、第二目标位置利用加权函数进行加权计算，获得坦克装甲车辆最终位置。本发明专利技术所需阵元数少、形式简单，布阵非常方便快捷，具有平面、空间全方位的搜索功能。方位的搜索功能。方位的搜索功能。

【技术实现步骤摘要】
一种坦克装甲车辆声振人工智能探测定位方法


[0001]本专利技术涉及目标探测定位
，具体涉及一种坦克装甲车辆声振人工智能探测定位方法。

技术介绍

[0002]由于战场上环境复杂，枪声、火炮声、直升机声等各种噪声搅合在一起，对声音定位测量技术造成了很大的干扰，使定位精度和识别精度大大下降，而且战场环境不允许使用太复杂的阵列探测器。
[0003]目前，目标定位方法主要有：基于波束形成定位、基于到达时间差定位和基于高分辨率估计定位。由于战场环境复杂，对于传统单一的定位方法，其定位精度很难得到保障，甚至出现定位失败的现象。
[0004]所以为了能够更好地排除战场上不同噪声对目标定位精度的干扰，基于装甲车辆行驶的特点，需要对传统的定位方法进行改进。

技术实现思路

[0005]因此，为了克服上述缺陷，本专利技术实施例提供一种坦克装甲车辆声振人工智能探测定位方法。
[0006]为此，本专利技术实施例的一种坦克装甲车辆声振人工智能探测定位方法，包括以下步骤：
[0007]将至少三组声十字阵列布置在地面上方，对坦克装甲车辆行驶形成的空气中的声音进行捕捉检测；
[0008]将至少三组振动传感器布置在地面或地下，对坦克装甲车辆行驶形成的振动进行捕捉检测；
[0009]分别获取声十字阵列测得的目标方向角，将目标方向角作为RBF神经网络的输入，将根据目标方向角得到的决定性因子作为RBF神经网络的期望输出，利用输入和期望输出训练RBF神经网络，将当前目标方向角输入训练好的RBF神经网络，得到当前决定性因子，根据当前决定性因子计算得到第一目标位置；同时，分别获取振动传感器测量振动的时间，将时间作为RBF神经网络的输入，将根据时间得到的传播速度均值作为RBF神经网络的期望输出，利用输入和期望输出训练RBF神经网络，将当前时间输入训练好的RBF神经网络，得到当前传播速度均值，根据当前传播速度均值计算得到第二目标位置；
[0010]将第一目标位置和第二目标位置利用加权函数进行加权计算，获得坦克装甲车辆最终位置。
[0011]优选地，所述声十字阵列的组数为三组，分别为第一组声十字阵列S1、第二组声十字阵列S2和第三组声十字阵列S3。
[0012]优选地，每组声十字阵列均包括第一声传感器s1、第二声传感器s2、第三声传感器s3和第四声传感器s4，均匀分布于中心四周，位于同一平面内，呈十字形分布，十字形中心到
各个声传感器的距离相等。
[0013]优选地，所述分别获取声十字阵列测得的目标方向角，将目标方向角作为RBF神经网络的输入，将根据目标方向角得到的决定性因子作为RBF神经网络的期望输出，利用输入和期望输出训练RBF神经网络，将当前目标方向角输入训练好的RBF神经网络，得到当前决定性因子，根据当前决定性因子计算得到第一目标位置的步骤包括：
[0014]分别获取第一组声十字阵列S1、第二组声十字阵列S2和第三组声十字阵列S3测得的目标方向角θ1、θ2和θ3，将目标方向角θ1、θ2和θ3作为RBF神经网络的输入，将根据目标方向角θ1、θ2和θ3得到的决定性因子D1、D2和D3作为RBF神经网络的期望输出，利用输入和期望输出训练RBF神经网络，将当前目标方向角θ1、θ2和θ3输入训练好的RBF神经网络，得到当前决定性因子D1、D2和D3，根据当前决定性因子D1、D2和D3计算得到第一目标位置。
[0015]优选地，所述振动传感器的组数为三组，包括第一振动传感器M1、第二振动传感器M2和第三振动传感器M3，呈三角形分布。
[0016]优选地，所述分别获取振动传感器测量振动的时间，将时间作为RBF神经网络的输入，将根据时间得到的传播速度均值作为RBF神经网络的期望输出，利用输入和期望输出训练RBF神经网络，将当前时间输入训练好的RBF神经网络，得到当前传播速度均值，根据当前传播速度均值计算得到第二目标位置的步骤包括：
[0017]分别获取第一振动传感器M1、第二振动传感器M2和第三振动传感器M3测量振动的第一时间t1、第二时间t2和第三时间t3，将第一时间t1、第二时间t2和第三时间t3作为RBF神经网络的输入，将根据第一时间t1、第二时间t2和第三时间t3得到的传播速度均值和作为RBF神经网络的期望输出，利用输入和期望输出训练RBF神经网络，将当前第一时间t1、第二时间t2和第三时间t3输入训练好的RBF神经网络，得到当前传播速度均值和根据当前传播速度均值和计算得到第二目标位置。
[0018]优选地，所述加权函数采用地形加权法，坦克装甲车辆最终位置的计算公式为：
[0019]硬地面地形：Z＝0.63z
cs
+0.37z
ps
，
[0020]软地面地形：Z＝0.37z
cs
+0.63z
ps
，
[0021]其中，z
ps
为第一目标位置，z
cs
为第二目标位置。
[0022]本专利技术实施例的技术方案，具有如下优点：
[0023]本专利技术实施例提供的坦克装甲车辆声振人工智能探测定位方法，通过声十字阵列和振动传感器阵列形式，所需阵元数少、形式简单，布阵非常方便快捷，具有平面、空间全方位的搜索功能。将声音探测定位与振动探测定位结合起来，声传感器和振动传感器同时工作测量，提高了探测定位精度。利用RBF神经网络计算得到第一、第二目标位置，并且利用加权计算，从而实现了坦克装甲车辆的声振结合及人工智能探测定位，排除了枪炮声对声音探测定位的干扰，提高了坦克装甲车辆的探测定位测试精度。
附图说明
[0024]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式中的技术方案，下面将对具体实施方式描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实
施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0025]图1为本专利技术实施例1中坦克装甲车辆声振人工智能探测定位系统的一个具体示例的原理框图；
[0026]图2为本专利技术实施例2中坦克装甲车辆声振人工智能探测定位方法的一个具体示例的流程图；
[0027]图3为声十字阵列的排布示意图；
[0028]图4为三组声十字阵列的排布示意图；
[0029]图5为三组振动传感器的排布示意图。
具体实施方式
[0030]下面将结合附图对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0031]在本专利技术的描述中，需要说明的是，本文所用的术语仅用于描述特定实施例的目的，而并非旨在限制本专利技术。除非上下文明确指出，否则如本文中所使用的单数形式“一”、“一个”和“该”等意图也包括复数形式。使用“包括”和/或“本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种坦克装甲车辆声振人工智能探测定位方法，其特征在于，包括以下步骤：将至少三组声十字阵列布置在地面上方，对坦克装甲车辆行驶形成的空气中的声音进行捕捉检测；将至少三组振动传感器布置在地面或地下，对坦克装甲车辆行驶形成的振动进行捕捉检测；分别获取声十字阵列测得的目标方向角，将目标方向角作为RBF神经网络的输入，将根据目标方向角得到的决定性因子作为RBF神经网络的期望输出，利用输入和期望输出训练RBF神经网络，将当前目标方向角输入训练好的RBF神经网络，得到当前决定性因子，根据当前决定性因子计算得到第一目标位置；同时，分别获取振动传感器测量振动的时间，将时间作为RBF神经网络的输入，将根据时间得到的传播速度均值作为RBF神经网络的期望输出，利用输入和期望输出训练RBF神经网络，将当前时间输入训练好的RBF神经网络，得到当前传播速度均值，根据当前传播速度均值计算得到第二目标位置；将第一目标位置和第二目标位置利用加权函数进行加权计算，获得坦克装甲车辆最终位置。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述声十字阵列的组数为三组，分别为第一组声十字阵列S1、第二组声十字阵列S2和第三组声十字阵列S3。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，每组声十字阵列均包括第一声传感器s1、第二声传感器s2、第三声传感器s3和第四声传感器s4，均匀分布于中心四周，位于同一平面内，呈十字形分布，十字形中心到各个声传感器的距离相等。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述分别获取声十字阵列测得的目标方向角，将目标方向角作为RBF神经网络的输入，将根据目标方向角得到的决定性因子作为RBF神经网络的期望输出，利用输入和期望输出训练RBF神经网络，将当前目标方向角输入训练好的RBF神经网络，得到当前决定性因子，根据当前决定性因子计算得到第一目标位置的步骤包括：分别获取第一组声十字阵列S1、第二组声十字阵列S2和第三组声十字阵列S3测得的目标方向角θ1、θ2和θ3，将目标方向角θ1、θ2和θ3作为RBF神经网络的输入，将根...

【专利技术属性】
技术研发人员：裴金顶，王和平，张健，邓刚，庞海洋，刘瑞之，付昭旺，马殿哲，文斌，郭贺磊，
申请(专利权)人：中国人民解放军三二二一二部队，
类型：发明
国别省市：