一种基于数据-模型双驱动的水下目标定位方法

本发明公开了一种基于数据‑模型双驱动的水下目标定位方法，具体包括：数据采集：利用接收器采集初始数据；视距推理：构建并训练基于数据驱动的视距信息推理神经网络，将采集的初始数据预处理后输入神经网络，输出视距路径的到达时间估计；联合估计：采用模型驱动方法，利用得到的视距到达时间，计算接收器接收到声音信号的到达时间差，并设计基于到达时间差的水下目标位置和信号传播速度联合估计，利用加权最小二乘法解算目标位置和传播速度的初步估计值；鲁棒迭代：基于最大似然估计函数，对得到的初步估计值进行鲁棒迭代优化，得到稳定收敛的最终联合估计结果。该目标定位方法便于在不同水下环境中推广应用，并具备较高的适应性和扩展性。