1.基于NRZND模型的TDOA移动目标定位方法，其特征在于，所述方法包括下列步骤：设定声信号源的轨迹方程，并基于所述轨迹方程构建声传感器坐标方程；

将所述声传感器坐标方程转换为线性方程；

根据原始OZND模型，构建NRZND模型；

采用NRZND模型求解所述线性方程，获得移动目标位置。

2.根据权利要求1所述的基于NRZND模型的TDOA移动目标定位方法，其特征在于，所构建的声信号源的轨迹方程如下：其中， 为声源的理论轨迹，t为时间值， 为三行一列的实数矩阵。

3.根据权利要求2所述的基于NRZND模型的TDOA移动目标定位方法，其特征在于，构建声传感器坐标方程的具体步骤如下：将用于接收声信号的n个声传感器的坐标赋值为：

表示第1个传感器的时间值， 表示第n个传感器的时间值，设定每个子传感器的到达时间与主传感器的到达时间之间的时间差为 ，并且每个子传感器到虚拟三维坐标系原点的距离为： ，因此n个传感器的方程表达式为：其中 为第1个传感器到虚拟三维坐标系原点的距离相关的计算参数， 为第n个传感器到虚拟三维坐标系原点的距离相关的计算参数， 表示第n个子传感器的x轴坐标，表示主传感器的x轴坐标， 表示第n个子传感器的y轴坐标， 表示主传感器的y轴坐标，表示第n个子传感器的z轴坐标， 表示主传感器的z轴坐标, 表示每个子传感器的x轴坐标， 表示每个子传感器的y轴坐标, 表示每个子传感器的z轴坐标， 表示子传感器与主传感器之间距离相关的计算参数，r0表示主传感器的坐标（x0,y0,z0），（ ,, ）表示移动目标位置。

4.根据权利要求3所述的基于NRZND模型的TDOA移动目标定位方法，其特征在于，将所述声传感器坐标方程转换为线性方程，具体包括：将 表示为 ，将 表示为 ，将

表示为 ，因此所形成为线性方程为： ，其所形成的误

差函数为： ，其中 表示前述线性方程的误差函数。

5.根据权利要求4所述的基于NRZND模型的TDOA移动目标定位方法，其特征在于，根据原始OZND模型，构建NRZND模型，所构建的NRZND模型中除了原有的积分项外，还包含了新的激活函数和自适应系数，其中新的激活函数的表达式为：其中，κ、δ、ζ均为固定实参数， 表示为第j个NRZND模型中的误差函数E(j)，exp表示e的幂运算，e为自然常数， (t)为变参数分段函数；

所述自适应系数的表达式为：

其中， 是预定义的参数，E(t)为NRZND模型中的误差函数，||.||F表示F范数, 表示基于时间和误差构成的自适应系数。

6.根据权利要求5所述的基于NRZND模型的TDOA移动目标定位方法，其特征在于，所构建的NRZND模型为：其中， 是用来抑制噪声的积分项， 是控制收敛速度的尺度参数， 表示E(t)的一阶导数， 表示关于E(t)的新的激活函数，表示时间t的换元， 表示的积分。

7.根据权利要求6所述的基于NRZND模型的TDOA移动目标定位方法，其特征在于，使用NRZND模型对线性方程的误差函数进行重构为：其中， 是X(t)的一阶导数， 是S(t)的一阶导数， 是D(t)的一阶导数。

8.根据权利要求7所述的基于NRZND模型的TDOA移动目标定位方法，其特征在于，采用NRZND模型求解所述线性方程，获得目标位置的解为：其中， 表示S(t)的广义逆矩阵。