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海洋空间对国家的经济和军事具有重要战略意义。水声无线传感网络（Underwater Wireless Sensor Networks，UWSNs）作为海洋信息获取的重要手段，是近年来的研究热点。鉴于卫星定位信号无法覆盖水下空间，UWSNs被广泛用于水下目标定位。基于UWSNs的水下目标定位技术在海洋环境监测、灾害预警、水下导航等军事与民用领域有着广泛应用。在海洋环境中，UWSNs具有移动性、稀疏性、能量受限、信道复杂等特点，传统的基于陆上无线传感网络的定位方法无法直接使用，这对水下目标定位技术的发展提出了新的挑战。本文主要利用信号到达时间差（Time difference of Arrival，TDOA）和信号到达频率差（Frequency Difference of Arrival,FDOA）等时频域观测量，针对不同定位场景下的定位原理、定位方法和性能分析等问题展开研究，论文主要研究内容及成果包括：
（1）基于信号循环平稳特性的水声信道多普勒因子估计方法和时钟同步条件下基于多普勒辅助信息的定位方法。在水声双选择（时间和频率）性信道条件下，首先分析了循环前缀-频分复用信号（Cyclic Prefix-Orthogonal Frequency Division Multiplexing，CP-OFDM）的循环频率特征，建立了循环频率与信道多普勒因子之间的相关模型。在该模型的基础上，提出一种基于CP/（Zero Padding）ZP-OFDM信号循环平稳特性的多普勒因子估计方法，该方法无需特殊的数据帧或嵌入训练序列，提高了信道的频谱利用率。然后，基于多普勒因子构建FDOA观测量和TDOA观测量，在声速未知及参考节点位置不确定的条件下，提出了一种基于两步-加权最小二乘（Weighted Least Square,WLS）的目标位置、目标速度和声速联合估计方法，从理论上证明了该解析定位方法的统计有效性，通过仿真对比了多种TDOA/FDOA定位方法和本文方法的性能，验证了所提方法的有效性。
（2）时钟异步条件下基于多普勒辅助信息的定位方法。首先指出了时钟异步条件下从测距信号中提取差分多普勒因子（Differential Doppler Scale,DDS）和TDOA观测量的问题。从接收信号的模型中发现DDS和TDOA观测量与时钟斜率（Clock Skew）参数是紧密耦合的，针对这一发现，建立了时钟异步条件下的DDS/TDOA新观测模型。在该模型的基础上，提出了基于两步WLS的目标位置和时钟斜率联合估计方法，该方法简单有效。仿真结果表明：在小噪声条件下，本文所提定位方法的目标位置估计性能可达到克拉美罗下界（Cramér-Rao Lower Bound,CRLB）。
（3）声速不确定条件下基于射线声速模型的定位方法。首先基于射线追踪理论对声速分层效应（Stratifiaction Effect,SE）进行建模，对UWSNs中的节点联合同步与定位问题进行描述并推导了相应的最大似然（Maximum Likelihood,ML）估计器及CRLB表达式。所建模的ML优化问题是高度非线性非凸的，针对这一特点，本文提出了基于高斯-牛顿（Gaussian-Newton，GN）迭代算法的目标位置和时钟同步参数联合估计方法。为了给GN迭代方法提供合适的初始值，在声线沿直线路径传播且时钟已同步的假设条件下，采用最小二乘（Least Squares,LS）估计器得到目标位置初值。仿真结果表明：本文方法的联合同步与定位性能优于已有方法且接近CRLB性能；在计算复杂度方面，本文方法也具有较大优势。
（4）声速不确定条件下基于等效声速模型的定位方法。与前面的射线声速模型不同，这些方法在假设声线传播路径是直线模型的条件下，采用等效声速来刻画海洋环境中的声速不确定性。等效声速模型极大地简化了测距/测时方程，为轻量级定位方法（如LS）的使用奠定了基础，但其引入了一个新的未知常数，需要在定位问题中联合估计。首先，提出一种基于海面反射多径和直达径TDOA观测量的目标位置和声速WLS联合估计方法，通过理论分析和仿真实验验证了该定位解算方法的统计有效性。其次，针对水下环境中参考节点稀疏、目标节点测距观测量不充足的缺陷，提出了基于置信度传播理论的水下目标协作定位方法，该方法是一种分布式的自定位方法，具有良好的扩展性。仿真结果表明所提的方法迭代收敛快、定位覆盖面广和定位精度高。再次，针对UWSNs中水下自主航行器（Autonomous Underwater Vehicle,AUV）的低功耗跟踪问题，设计了一套考虑全网（包括参考节点和AUV）能耗的跟踪协议，并量化分析了在该协议下AUV接收TOA观测量的成功率。由于低功耗跟踪协议会导致观测量的间歇性到达，本文提出了基于间歇性扩展卡尔曼（Intermittent Extended Kalman Filter，IEKF）和间歇性无迹卡尔曼（Intermittent Unscented Kalman Filter，IUKF）的AUV跟踪方法。仿真结果验证了协议理论分析的准确性以及所提跟踪方法的有效性，揭示了协议参数设计对跟踪性能的影响机制。
（1）基于信号循环平稳特性的水声信道多普勒因子估计方法和时钟同步条件下基于多普勒辅助信息的定位方法。在水声双选择（时间和频率）性信道条件下，首先分析了循环前缀-频分复用信号（Cyclic Prefix-Orthogonal Frequency Division Multiplexing，CP-OFDM）的循环频率特征，建立了循环频率与信道多普勒因子之间的相关模型。在该模型的基础上，提出一种基于CP/（Zero Padding）ZP-OFDM信号循环平稳特性的多普勒因子估计方法，该方法无需特殊的数据帧或嵌入训练序列，提高了信道的频谱利用率。然后，基于多普勒因子构建FDOA观测量和TDOA观测量，在声速未知及参考节点位置不确定的条件下，提出了一种基于两步-加权最小二乘（Weighted Least Square,WLS）的目标位置、目标速度和声速联合估计方法，从理论上证明了该解析定位方法的统计有效性，通过仿真对比了多种TDOA/FDOA定位方法和本文方法的性能，验证了所提方法的有效性。
（2）时钟异步条件下基于多普勒辅助信息的定位方法。首先指出了时钟异步条件下从测距信号中提取差分多普勒因子（Differential Doppler Scale,DDS）和TDOA观测量的问题。从接收信号的模型中发现DDS和TDOA观测量与时钟斜率（Clock Skew）参数是紧密耦合的，针对这一发现，建立了时钟异步条件下的DDS/TDOA新观测模型。在该模型的基础上，提出了基于两步WLS的目标位置和时钟斜率联合估计方法，该方法简单有效。仿真结果表明：在小噪声条件下，本文所提定位方法的目标位置估计性能可达到克拉美罗下界（Cramér-Rao Lower Bound,CRLB）。
（3）声速不确定条件下基于射线声速模型的定位方法。首先基于射线追踪理论对声速分层效应（Stratifiaction Effect,SE）进行建模，对UWSNs中的节点联合同步与定位问题进行描述并推导了相应的最大似然（Maximum Likelihood,ML）估计器及CRLB表达式。所建模的ML优化问题是高度非线性非凸的，针对这一特点，本文提出了基于高斯-牛顿（Gaussian-Newton，GN）迭代算法的目标位置和时钟同步参数联合估计方法。为了给GN迭代方法提供合适的初始值，在声线沿直线路径传播且时钟已同步的假设条件下，采用最小二乘（Least Squares,LS）估计器得到目标位置初值。仿真结果表明：本文方法的联合同步与定位性能优于已有方法且接近CRLB性能；在计算复杂度方面，本文方法也具有较大优势。
（4）声速不确定条件下基于等效声速模型的定位方法。与前面的射线声速模型不同，这些方法在假设声线传播路径是直线模型的条件下，采用等效声速来刻画海洋环境中的声速不确定性。等效声速模型极大地简化了测距/测时方程，为轻量级定位方法（如LS）的使用奠定了基础，但其引入了一个新的未知常数，需要在定位问题中联合估计。首先，提出一种基于海面反射多径和直达径TDOA观测量的目标位置和声速WLS联合估计方法，通过理论分析和仿真实验验证了该定位解算方法的统计有效性。其次，针对水下环境中参考节点稀疏、目标节点测距观测量不充足的缺陷，提出了基于置信度传播理论的水下目标协作定位方法，该方法是一种分布式的自定位方法，具有良好的扩展性。仿真结果表明所提的方法迭代收敛快、定位覆盖面广和定位精度高。再次，针对UWSNs中水下自主航行器（Autonomous Underwater Vehicle,AUV）的低功耗跟踪问题，设计了一套考虑全网（包括参考节点和AUV）能耗的跟踪协议，并量化分析了在该协议下AUV接收TOA观测量的成功率。由于低功耗跟踪协议会导致观测量的间歇性到达，本文提出了基于间歇性扩展卡尔曼（Intermittent Extended Kalman Filter，IEKF）和间歇性无迹卡尔曼（Intermittent Unscented Kalman Filter，IUKF）的AUV跟踪方法。仿真结果验证了协议理论分析的准确性以及所提跟踪方法的有效性，揭示了协议参数设计对跟踪性能的影响机制。