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單信標(biāo)水聲定位技術(shù)研究現(xiàn)狀及應(yīng)用展望

      針對(duì)未來(lái)水下載體長(zhǎng)航時(shí)、遠(yuǎn)距離和高精度的定位需求,分析了傳統(tǒng)長(zhǎng)基線和超短基線等傳統(tǒng)水聲定位技術(shù)應(yīng)用特點(diǎn),指出了單信標(biāo)水聲定位技術(shù)在全球海域定位中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。詳細(xì)介紹了基于虛擬長(zhǎng)基線與位置跟蹤兩大類單信標(biāo)水聲定位方法及其研究進(jìn)展,概括分析當(dāng)前單信標(biāo)水聲定位技術(shù)現(xiàn)狀,并結(jié)合水下定位、導(dǎo)航及授時(shí)體系建設(shè)需求,對(duì)單信標(biāo)水聲定位技術(shù)應(yīng)用前景進(jìn)行展望。

0 引言

       21 世紀(jì)是海洋世紀(jì),世界強(qiáng)國(guó)必然是海洋強(qiáng)國(guó)。中國(guó)海岸線長(zhǎng)達(dá) 1.8 萬(wàn)多千米,擁有油氣、礦產(chǎn)、生物等豐富的海洋資源,同時(shí)也面臨著嚴(yán)峻的海洋權(quán)益挑戰(zhàn)。各類以認(rèn)識(shí)海洋、開(kāi)發(fā)海洋為目的的海洋調(diào)查、地質(zhì)勘測(cè)、工程建設(shè)及保障項(xiàng)目必然需要導(dǎo)航定位[1],潛艇、水面艦艇的調(diào)遣、作戰(zhàn)航行等軍事活動(dòng),也離不開(kāi)導(dǎo)航定位。然而,由于海水介質(zhì)對(duì)電磁波的強(qiáng)吸收屏蔽效應(yīng)影響,電磁波水下傳播距離十分有限,全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)( global navigation satellite system, GNSS)不再適用于水下導(dǎo)航,聲波成為水下信息傳遞的主要方式,水聲定位技術(shù)也成為水下導(dǎo)航定位的重要手段[2]。

       傳統(tǒng)的水聲定位系統(tǒng)主要包括超短基線( ultra-short baseline, USBL)系統(tǒng)和長(zhǎng)基線( longbaseline, LBL)系統(tǒng)。超短基線定位系統(tǒng)一般基線長(zhǎng)度小于1 m,系統(tǒng)構(gòu)成簡(jiǎn)單、體積小,便于基線布放和回收,但需做大量的校準(zhǔn)工作,且定位精度與斜距相關(guān)[3]; 長(zhǎng)基線定位系統(tǒng)多在海底布設(shè) 3 個(gè)以上的基點(diǎn)信標(biāo),基線長(zhǎng)度為 100~6 000 m,其定位精度與深度無(wú)關(guān),不需要連接外部設(shè)備,定位精度相對(duì)較高。由于在 1~10 kHz 的頻率范圍內(nèi),淺海的環(huán)境噪聲譜級(jí)基本上在 40~70 dB 之間,且隨著頻率的降低,環(huán)境噪聲隨之增大,1 kHz 以下的環(huán)境噪聲達(dá)到 70 dB 以上。 目前水聲定位系統(tǒng)工作頻率一般在 10~30 kHz,最大測(cè)距距離為 10 km 左右,定位精度不優(yōu)于 0.15%×D( D 為作用距離)。隨著海洋研究和開(kāi)發(fā)的發(fā)展,未來(lái)要實(shí)現(xiàn)百萬(wàn)米級(jí)以上遠(yuǎn)距離隱蔽水聲導(dǎo)航定位,系統(tǒng)工作頻率需在 1 kHz 以下[4],傳統(tǒng)的長(zhǎng)基線和超短基線水聲定位系統(tǒng)存在結(jié)構(gòu)相對(duì)復(fù)雜,信標(biāo)數(shù)量要求多,覆蓋區(qū)域小,利用效率低等特點(diǎn),無(wú)法滿足長(zhǎng)時(shí)間遠(yuǎn)距離定位需求;而基于單信標(biāo)測(cè)距的定位技術(shù),能簡(jiǎn)化定位系統(tǒng)結(jié)構(gòu),減少信標(biāo)的標(biāo)校次數(shù)、數(shù)量及回收成本,節(jié)約母船同步跟蹤能耗, 提高信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的利用效率,是水下導(dǎo)航的發(fā)展趨勢(shì),也是未來(lái)全海域聲學(xué)定位發(fā)展的一個(gè)新的研究方向[5-6]。

1 單信標(biāo)水聲定位技術(shù)概述
      基于單信標(biāo)水聲定位技術(shù)是指水下移動(dòng)節(jié)點(diǎn)在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中,利用測(cè)距儀每隔一段時(shí)間,測(cè)量得到移動(dòng)節(jié)點(diǎn)與單信標(biāo)之間的距離信息,結(jié)合移動(dòng)節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)信息,實(shí)現(xiàn)水下移動(dòng)節(jié)點(diǎn)位置估算。1995 年,俄羅斯科學(xué)院海洋技術(shù)問(wèn)題研究所遠(yuǎn)東分院亞歷山大( Alexander) 首次提出了單信標(biāo)定位方法。文獻(xiàn)[7]在單信標(biāo)位置和自主水下航行器( autonomous underwater vehicle, AUV)深度已知的情況下,假設(shè) AUV 沿不同方向直線航行,聯(lián)合測(cè)距信息、 AUV 運(yùn)動(dòng)速度、姿態(tài)及海流速度,即可構(gòu)建方程組, 并使用最小二乘法解算出 AUV 最佳位置。仿真結(jié)果表明, AUV 采用不同速度直線航行 1 000 m 后, AUV 最大坐標(biāo)估計(jì)誤差不超過(guò)0.6 m。 文獻(xiàn)[8]針對(duì) AUV 任務(wù)完成后位置誤差大,將 擴(kuò) 展 卡 爾 曼 濾波算法用于單信標(biāo)測(cè)距求解AUV位置,準(zhǔn)確引導(dǎo)AUV至回收船塢。文獻(xiàn)[9]提出合成長(zhǎng)基線( synthetic long baseline, SLBL)的概念,將航位推算與水聲測(cè)距方法結(jié)合,經(jīng)卡爾曼濾波后修正,得到航行器最終位置。試驗(yàn)結(jié)果表明, SLBL 與高性能航位推算導(dǎo)航系統(tǒng)結(jié)合,在1 000 m×1 000 m 范圍內(nèi),能夠提供亞米級(jí)定位精度,且定位性能與水深幾乎無(wú)關(guān)[9]。文獻(xiàn)[10]提出虛擬長(zhǎng)基線( virtual long baseline, VLBL)算法,并將該方法應(yīng)用于伍茲霍爾海洋研究所深海探測(cè)潛器海試深度、航向和多普勒速度儀等測(cè)試數(shù)據(jù)處理。文獻(xiàn)[11]分析提出的單信標(biāo)測(cè)距導(dǎo)航方法中, AUV 運(yùn)動(dòng)路徑位于經(jīng)過(guò)導(dǎo)航信標(biāo)的垂直平面內(nèi)、與導(dǎo)航信標(biāo)等深度的水平面內(nèi)時(shí),系統(tǒng)均不可觀測(cè)。理論和實(shí)驗(yàn)充分驗(yàn)證了單信標(biāo)水聲定位技術(shù)的可行性,以及應(yīng)用 VLBL、濾波算法進(jìn)行位置解算及跟蹤的有效性。

      根據(jù)定位原理的不同, 基于單信標(biāo)的水聲定位方法主要分為兩大類:
1)基于距離及水下航行器運(yùn)動(dòng)速度及姿態(tài)等信息,建立定位方程解算目標(biāo)位置。通過(guò)測(cè)量航行器在至少 3 個(gè)不同位置接收定位報(bào)文的時(shí)間,獲取不同位置時(shí)航行器與信標(biāo)的距離信息,再聯(lián)合航行器運(yùn)動(dòng)姿態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)建定位方程,解算航行器位置。單信標(biāo)虛擬長(zhǎng)基線定位方法即是利用斜距、速度及航向角等信息進(jìn)行定位的。

2)基于濾波技術(shù)對(duì)水下載體位置進(jìn)行跟蹤定位。將水下載體當(dāng)前狀態(tài)量與之前狀態(tài)量輸入至設(shè)計(jì)的濾波器中,預(yù)測(cè)水下載體當(dāng)前最優(yōu)估計(jì)量,確保估計(jì)量與載體真實(shí)位置之間方差最小。

2 單信標(biāo)虛擬長(zhǎng)基線定位方法及研究現(xiàn)狀

2.1 虛擬長(zhǎng)基線定位方法

      根據(jù)水聲定位原理,單次距離測(cè)量只能得到水下載體所在的球體位置,必須聯(lián)合 AUV 等航位或姿態(tài)信息進(jìn)行單信標(biāo)定位。在單信標(biāo)水聲定位系統(tǒng)中,初始位置已標(biāo)定的聲信標(biāo)被固定在水下或者海底。單信標(biāo)虛擬長(zhǎng)基線定位原理圖如圖 1 所示。

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圖 1 單信標(biāo)虛擬長(zhǎng)基線定位原理圖

       假設(shè)水下布放的單信標(biāo) Bs 在大地坐標(biāo)系下的地理位置為 X t  =[xt, yt, zt ] T  水下載體運(yùn)動(dòng)從 p1 位置至p4 位置時(shí),其在大地坐標(biāo)系下的地理位置分別為[x1, y1, z1 ] T,   [x2, y2, z2] T  , [x3, y3, z3 ] T ,  [x4, y4, z4 ] T 要解算水下載體 p4 位置,對(duì)應(yīng)的聲學(xué)測(cè)距觀測(cè)方程為式中: d1 、 d2 、 d3 、 d4 為水下載體運(yùn)動(dòng)至 p1 、 p2 、p3 、 p4 位置時(shí)與聲信標(biāo) Bs 的距離; T 為水下載體測(cè)距周期, 第 i 個(gè)測(cè)距周期時(shí)水下載體在大地坐標(biāo)系下的速度記為[Vx(i), Vy(i), Vz(i) ] T

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       式(2)相當(dāng)于將水下載體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)轉(zhuǎn)移給了實(shí)際布放的聲信標(biāo),從而構(gòu)建出 3 個(gè)虛擬信標(biāo)B1 、 B2 、 B3 ,此時(shí)測(cè)距方程與傳統(tǒng)長(zhǎng)基線定位物理模型完全相同。理論上,若載體運(yùn)動(dòng)測(cè)量量沒(méi)有誤差, 則單信標(biāo)虛擬長(zhǎng)基線與 LBL 定位精度相同。

       若要對(duì)水下載體任意位置進(jìn)行定位解算, 可以利用任意前 i 個(gè)測(cè)距周期信息,則第 i 個(gè)測(cè)距周期對(duì)應(yīng)的測(cè)距方程可以寫(xiě)成式中:
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      根據(jù)上述測(cè)距方程, 可以得到一組二次非線性方程,采用常規(guī)最小二乘法,即可解算得到水下載體的當(dāng)前位置Xn 的最優(yōu)解[3]。

2.2 虛擬長(zhǎng)基線定位技術(shù)研究現(xiàn)狀
      在單信標(biāo)虛擬長(zhǎng)基線定位技術(shù)中, 可采用不同的量測(cè)值建立位置解算模型,較常見(jiàn)的三類測(cè)量值組合模式有:

1)基于純距離測(cè)量值組合模式,其運(yùn)動(dòng)模型復(fù)雜程度及非線性度一般較低。文獻(xiàn)[12]提出,當(dāng)AUV 運(yùn)動(dòng)到不同位置時(shí), 安裝在其底部的水聽(tīng)器,可接收來(lái)自水下聲源周期性發(fā)出的信號(hào),從而形成多個(gè)虛擬水聽(tīng)器矩陣。 在每個(gè)虛擬 LBL 窗口中,通過(guò)頻域加權(quán)互相關(guān)的方法,獲得從聲源到每個(gè)虛擬水聽(tīng)器的時(shí)間差。將 3 個(gè)以上虛擬水聽(tīng)器的時(shí)間差轉(zhuǎn)化為距離值,即可建立類似 LBL 運(yùn)動(dòng)方程,迭代計(jì)算得到水下機(jī)器人當(dāng)前位置。
2)基于純方位測(cè)量值組合模式。 這類組合相關(guān)研究較少, 且對(duì) AUV 航行軌跡要求較高。 文獻(xiàn)[13]提出 AUV 以固定航向角、固定航速直線航行時(shí),在不同位置接收網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)發(fā)射出的聲信號(hào),解算獲得網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)與 AUV 之間的不同方位角,幾何解算實(shí)現(xiàn) AUV 定位,有效地避免了時(shí)間同步的要求。
3)基于距離+方位測(cè)量值組合模式,這類組合模式在水聲慣性組合導(dǎo)航系統(tǒng)使用廣泛。文獻(xiàn)[14]針對(duì)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的累積誤差問(wèn)題,以單信標(biāo)測(cè)距、速度和航向角信息為觀測(cè)對(duì)象,建立了一種基于間接測(cè)量的單信標(biāo)輔助 AUV 導(dǎo)航模型,并分析得到位置的閉合表達(dá)式。
       由于信標(biāo)標(biāo)定的初始位置、聲學(xué)測(cè)距、載體姿態(tài)角等測(cè)量誤差,載體運(yùn)動(dòng)速度、測(cè)距周期以及虛擬信標(biāo)分布等都會(huì)影響到定位結(jié)果,不同位置、不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的水下載體定位精度及其分布各異。針對(duì)定位誤差模型及影響方面,文獻(xiàn)[15]分析了單信標(biāo)導(dǎo)航方式中的聲速測(cè)量、信標(biāo)位置、慣性導(dǎo)航系統(tǒng)( inertial navigation system, INS)以及 AUV接收信號(hào)的到達(dá)時(shí)間( time of arrival, TOA)等幾類典型誤差;仿真結(jié)果表明,信標(biāo)位置與 TOA 測(cè)量誤差的魯棒性較弱,對(duì)導(dǎo)航精度影響較大。文獻(xiàn)[16]較系統(tǒng)地分析了聲線彎曲、傳播時(shí)延、航行速度、收發(fā)異步,對(duì)單信標(biāo)測(cè)距誤差的影響,測(cè)距誤差與時(shí)延估計(jì)誤差、載體航行速度成正比,聲信號(hào)發(fā)射接收異步引起的測(cè)距誤差比較大。仿真結(jié)果表明,水下載體航行速度為 1 m/s 時(shí),水平定位誤差就達(dá)到幾米。文獻(xiàn)[17]通過(guò)建立靜基座捷聯(lián)式 慣 性 導(dǎo) 航 系 統(tǒng) ( strapdown inertial navigationsystem, SINS)誤差方程,研究載體姿態(tài)角對(duì) SINS位置誤差的影響;仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:在[0, 5°]范圍內(nèi),載體航向角對(duì)經(jīng)度誤差漂移的影響最大,其次為橫滾角,俯仰角影響最小。針對(duì)定位精度提升方面,文獻(xiàn)[3]建立了單信標(biāo) VLBL 定位模型,解決虛擬信標(biāo)幾何分布不理想情況下位置解算發(fā)散問(wèn)題, 提出聲學(xué)雙精度差值最優(yōu)化的航向角補(bǔ)償方法,并利用穩(wěn)健卡爾曼濾波( Kalman filter, KF)克服收發(fā)非共點(diǎn)影響;海試試驗(yàn)驗(yàn)證了虛擬測(cè)距信標(biāo)的定位方法的可行性和有效性,單信標(biāo)定位結(jié)果與組合導(dǎo)航的偏差為 (18.57 8.24) ± m,定位精度約為 1.4%。文獻(xiàn)[18]海試結(jié)果表明,通過(guò)廣義差 分 全 球 定位 系 統(tǒng) ( global positioning system,GPS) ( GPS 的定位精度約 2 m)定位的測(cè)量船,采用等效平均聲速法,校準(zhǔn)水下單信標(biāo)位絕對(duì)位置,水平位置精度可達(dá)到 5 m 以內(nèi)。文獻(xiàn)[19]分析了 AUV 水下單信標(biāo)定位系統(tǒng)誤差來(lái)源,提出針對(duì)噪聲空間基于分布密度進(jìn)行聚類的算法( densitybased spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)修正信標(biāo)位置。仿真結(jié)果表明,經(jīng)該算法修正后,信標(biāo)平均水平定位誤差從 3.662 1 m 減少到 2.101 9 m,減小了 42.6%。文獻(xiàn)[20]對(duì)比分析了單信標(biāo)、雙信標(biāo)、三信標(biāo)輔助慣導(dǎo)系統(tǒng)時(shí)的性能差異。試驗(yàn)結(jié)果表明,目標(biāo)水平方初始位置誤差為[10 m,10 m]時(shí),利用單信標(biāo)距離信息輔助慣導(dǎo)系統(tǒng)之后,定位精度修正在 5 m 以內(nèi)。文獻(xiàn)[21]提出利用 VLBL 技術(shù)輔助 SINS 定位的組合導(dǎo)航方式;仿真實(shí)驗(yàn)表明,在純慣導(dǎo)作用下, AUV 定位誤差均值為 13.344 5 m,利用分層等梯度聲速跟蹤算法、加權(quán)互相關(guān)算法及周期移動(dòng)時(shí)間窗 VLBL 修正后,定位誤差均值降低為 1.881 4 m。研究表明,信標(biāo)標(biāo)定誤差、 TOA 測(cè)量誤差以及 AUV 信號(hào)發(fā)射接收異步對(duì)定位誤差影響較大,利用 VLBL 定位技術(shù)輔助慣性系統(tǒng)導(dǎo)航,能有效修正位置誤差,提高AUV 水下組合導(dǎo)航定位精度。

3 單信標(biāo)位置跟蹤定位方法及研究現(xiàn)狀
3.1 位置跟蹤定位方法

       單信標(biāo)虛擬長(zhǎng)基線定位采用了球面交匯常規(guī)解算模式,具有較高的定位精度,但系統(tǒng)更新速率較低、穩(wěn)定性較差,F(xiàn)代濾波算法及理論較為成熟,選取合適的濾波器進(jìn)行改進(jìn)可有效地提升定位精度。 KF 技術(shù)可分析 AUV 的運(yùn)動(dòng)狀態(tài), 將 AUV運(yùn) 動(dòng) 航 向 姿態(tài) 數(shù) 據(jù) 和 聲學(xué) 測(cè) 距 數(shù) 據(jù)進(jìn) 行 信 息 融合,構(gòu)建載體運(yùn)動(dòng)跟蹤模型,更穩(wěn)定、更高速率地更新定位結(jié)果,從而降低了目標(biāo)運(yùn)動(dòng)對(duì)定位精度的影響。常規(guī)的卡爾曼濾波適用于觀測(cè)線性系統(tǒng);擴(kuò)展卡爾曼濾波( extended Kalman filter, EKF)通過(guò)泰勒級(jí)數(shù)展開(kāi),同時(shí)忽略二階以上的高階非線性項(xiàng),以實(shí)現(xiàn)函數(shù)線性化處理。由于 AUV 與單信 標(biāo) 之間 的位 置 觀測(cè) 方程 為 非線 性模 型 ,且AUV 常做勻低速運(yùn)動(dòng),機(jī)動(dòng)性弱, EKF 算法應(yīng)用最為廣泛。

在單信標(biāo)水聲定位系統(tǒng)中, 初始位置已標(biāo)定的聲信標(biāo)被固定在水下或者海底,水下 AUV 深度可由壓力傳感器精確測(cè)得時(shí),定位問(wèn)題可簡(jiǎn)化為平面求解問(wèn)題[22]。 AUV 平面運(yùn)動(dòng)模型如圖 2 所示。

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圖 2 AUV 平面運(yùn)動(dòng)模型

      在使用濾波方法處理信息融合問(wèn)題時(shí), 先要建立能夠準(zhǔn)確反應(yīng)系統(tǒng)發(fā)展規(guī)律的數(shù)學(xué)模型,即目標(biāo)系統(tǒng)準(zhǔn)確的狀態(tài)方程和量測(cè)方程。考慮洋流速度(假設(shè)為常數(shù))影響下,系統(tǒng)狀態(tài)方程[23]為

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式(4)經(jīng)離散化得到

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       AUV 在 k 時(shí)刻與 k+1 時(shí)刻間的航行時(shí)間; Wk 為系統(tǒng)激勵(lì)高斯白噪聲。 離散系統(tǒng)的量測(cè)方程為

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3.2 位置跟蹤定位研究現(xiàn)狀
       單信標(biāo)位置跟蹤定位方法中, 可采用不同的量測(cè)值進(jìn)行組合建立運(yùn)動(dòng)模型,一般包括水下移動(dòng)節(jié)點(diǎn)與信標(biāo)之間的距離及自身速度信息,即可實(shí)現(xiàn)位置跟蹤。文獻(xiàn)[24]基于信標(biāo)與航行器的距離值、航向角和相對(duì)水流速度,設(shè)計(jì) EKF 跟蹤預(yù)測(cè)航行器當(dāng)前位置及洋流速度。文獻(xiàn)[25]通過(guò) GPS對(duì)海面單信標(biāo)位置進(jìn)行標(biāo)定,以斜距和水下移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的航位信息作為測(cè)量量,建立移動(dòng)節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)模型,分析對(duì)比了基于 EKF 和粒子濾波的位置估計(jì)方法,并試驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的可行性。文獻(xiàn)[26]中, AUV 需搭載慣性測(cè)量單元獲取航位信息,將AUV 航位推算結(jié)果與聲波的傳播時(shí)間作為輸入,建立包含偏差的 EKF, 實(shí)現(xiàn)位置跟蹤。 文獻(xiàn)[27]結(jié)合聲線軌跡推導(dǎo)出斜距和傳播時(shí)延,提出水下移動(dòng)節(jié)點(diǎn)在異步條件下的被動(dòng)定位模型,解算出與單信標(biāo)的相對(duì)距離以及自身的航行速度、航向角等參數(shù)變量,利用 EKF 算法降低定位過(guò)程中的累積位置誤差。文獻(xiàn)[28]分析了不同輔助測(cè)量值下系統(tǒng)的可觀性,指出偏航角和距離值二者組合是系統(tǒng)可觀測(cè)的最簡(jiǎn)量測(cè)組合。
       由于水下環(huán)境比較復(fù)雜, 單信標(biāo)與水下移動(dòng)節(jié)點(diǎn)時(shí)間異步、信號(hào)傳播時(shí)延、聲線彎曲、非共點(diǎn)測(cè)距等多種因素都將影響定位精度,難于準(zhǔn)確構(gòu)建由狀態(tài)量到測(cè)量量的測(cè)量方程。針對(duì)定位誤差修正問(wèn)題,文獻(xiàn)[29]提出將聲速作為傳統(tǒng) KF 的狀態(tài)量,重新構(gòu)建狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程和測(cè)量方程,估計(jì)當(dāng)前海域聲速,實(shí)現(xiàn)聲速補(bǔ)償。文獻(xiàn)[30]基于互相關(guān)函數(shù)和互功率譜的時(shí)頻關(guān)系,采用頻域加權(quán)互相關(guān)法降低偽峰幅值,得到更高精度時(shí)延差。文獻(xiàn)[31]通過(guò)無(wú)跡卡爾曼濾波方法對(duì) SINS 非線性誤差模型進(jìn)行分析,試驗(yàn)結(jié)果表明:?jiǎn)涡艠?biāo)測(cè)得 AUV 初始位置定位誤差范圍在 200 m 以內(nèi)時(shí),對(duì) SINS 精對(duì)準(zhǔn)中姿態(tài)對(duì)準(zhǔn)結(jié)果基本沒(méi)有影響,但 SINS 精對(duì)準(zhǔn)過(guò)程中位置估計(jì)會(huì)引入常值誤差。文獻(xiàn)[32]結(jié)合水下固定單信標(biāo)測(cè)距信息, 利用 KF 來(lái)修正 INS/多普勒計(jì)程儀( Doppler velocity log, DVL) /深度傳感器組合定位誤差,仿真結(jié)果表明, AUV 緯度/經(jīng)度誤差由初值 200 m/180 m 分別收斂至 1.72 m/1.47 m。文獻(xiàn)[33]研究了單信標(biāo)測(cè)距信息輔助 SINS 定位誤差的收斂問(wèn)題,利用 EKF 進(jìn)行信息融合, 仿真結(jié)果表明,利用單信標(biāo)距離信息輔助 SINS 輸出的經(jīng)緯度誤差不超過(guò) 0.000 04°,精度提升近 2 個(gè)數(shù)量級(jí);趩涡艠(biāo)的位置跟蹤方法定位精度一般較高,算法計(jì)算也更復(fù)雜,水下移動(dòng)節(jié)點(diǎn)計(jì)算能力較弱時(shí)難于實(shí)時(shí)定位。

4 單信標(biāo)定位技術(shù)分析與應(yīng)用展望
4.1 單信標(biāo)定位技術(shù)分析

       目前,我國(guó)地面和空間時(shí)空基準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)基本成形,而提供海面、水下和海底定位、導(dǎo)航及授時(shí)( positioning, navigation and timing, PNT)服務(wù)的海洋時(shí)空基準(zhǔn)網(wǎng)建設(shè)尚有很大差距[34]。隨著水下載體長(zhǎng)航時(shí)、高精度、遠(yuǎn)距離的導(dǎo)航定位需求,為重點(diǎn)海域乃至全球海域提供統(tǒng)一時(shí)空基準(zhǔn),成為現(xiàn)階段水下 PNT 系統(tǒng)擬解決的關(guān)鍵問(wèn)題;趩涡艠(biāo)的水聲定位技術(shù), 極大地降低了大規(guī)模長(zhǎng)距離水下作業(yè)成本,拓展了作用范圍,可實(shí)現(xiàn)無(wú)源定位,提高水下航行器的隱蔽性,是未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)[35]。

       前文介紹的不論是單信標(biāo)虛擬長(zhǎng)基線, 還是位置跟蹤定位方法,研究學(xué)者大多是在聲學(xué)范疇內(nèi),圍繞系統(tǒng)可觀測(cè)性、定位建模、誤差分析及定位精度、組合導(dǎo)航系統(tǒng)中數(shù)據(jù)融合等內(nèi)容展開(kāi)了一系列研究,仿真驗(yàn)證了單信標(biāo)水聲定位技術(shù)的可行性及算法的有效性;在單信標(biāo)距離信息輔助慣導(dǎo)定位方面,主要采用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法進(jìn)行位置跟蹤,取得了一定成果,但開(kāi)展實(shí)驗(yàn)較少,實(shí)驗(yàn)距離短,且缺乏長(zhǎng)航時(shí)、大范圍的水下航行器實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)支撐,定位精度比 LBL 定位技術(shù)約低 1 個(gè)數(shù)量級(jí)。

       基于單信標(biāo)水聲定位的部分關(guān)鍵技術(shù)仍需進(jìn)一步在以下 3 個(gè)方面進(jìn)行深入研究:
1)在定位方法上,目前單信標(biāo)定位技術(shù)研究的多是基于固定布放于海底的單信標(biāo),未來(lái)可以向移動(dòng)單信標(biāo)水聲定位或多運(yùn)動(dòng)載體協(xié)同定位方向拓展。

2)在定位精度上,航行器與信標(biāo)時(shí)間同步、信號(hào)傳播時(shí)延、聲線彎曲、非共點(diǎn)測(cè)距等問(wèn)題值得深入;信標(biāo)標(biāo)定位置、 TOA 測(cè)量誤差、信號(hào)發(fā)射接收異步情況對(duì)定位誤差影響較大,信標(biāo)位置、TOA、 航行速度與運(yùn)動(dòng)姿態(tài)等多信息聯(lián)合跟蹤定位方法也值得進(jìn)一步研究。

3)在數(shù)據(jù)融合方法上,可以建立水下載體不同機(jī)動(dòng)狀態(tài)的運(yùn)動(dòng)模型,研究分析不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下系統(tǒng)自適應(yīng)跟蹤性能。當(dāng)測(cè)量方程的非線性程度較為嚴(yán)重時(shí),嘗試運(yùn)用更多如無(wú)跡卡爾曼濾波和粒子濾波等不受非線性影響的濾波方法[29]。
4.2 單信標(biāo)定位技術(shù)應(yīng)用展望
       參考國(guó)外典型遠(yuǎn)程長(zhǎng)基線定位系統(tǒng)發(fā)展特點(diǎn),未來(lái)單信標(biāo)定位技術(shù)著眼于自身定位精度提升的同時(shí),將更側(cè)重于水下組合導(dǎo)航及一體化設(shè)計(jì)研究。海洋作為未來(lái)人類活動(dòng)主要的拓展空間,水下PNT 體系建設(shè)勢(shì)在必行 [36]。下面結(jié)合我國(guó)水下PNT 體系建設(shè)需求,對(duì)未來(lái)單信標(biāo)定技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行展望:

1)單信標(biāo)定位與水下授時(shí)技術(shù)協(xié)同發(fā)展。在單信標(biāo)水聲定位系統(tǒng)中,常假定信標(biāo)與 AUV 時(shí)間同步,但 TOA 測(cè)量誤差是影響定位精度的主要因素。水聲信號(hào)傳播速度低,時(shí)間延遲大,國(guó)內(nèi)水下授時(shí)相關(guān)技術(shù)能達(dá)到的精度約為亞毫秒級(jí),與衛(wèi)星授時(shí)精度更是相差約 6~7 個(gè)數(shù)量級(jí),水下授時(shí)能力嚴(yán)重不足。要建立重點(diǎn)海域甚至是全球海域統(tǒng)一的時(shí)空基準(zhǔn),高精度的單信標(biāo)授時(shí)技術(shù)必然是水下 PNT 體系重要支撐。鑒于水下測(cè)距精度與時(shí)間精度二者息息相關(guān),聯(lián)合開(kāi)展水下單信標(biāo)定位與水下授時(shí)技術(shù)研究,對(duì)于提升單信標(biāo)定位精度,實(shí)現(xiàn)水下 PNT 體系建設(shè)具有現(xiàn)實(shí)意義。

2)單信標(biāo)定位與超短基線定位系統(tǒng)一體設(shè)計(jì)。隨著深?碧饺蝿(wù)從錳、鈷結(jié)核發(fā)展到尋找熱液等,深海作業(yè)領(lǐng)域需要更為精確的定位結(jié)果,長(zhǎng)基線定位系統(tǒng)精度高,但信標(biāo)陣列投放和回收成本高,使用單信標(biāo)定位能有效減少作業(yè)成本;趩涡艠(biāo)與超短基線的組合定位系統(tǒng),定位精度即獨(dú)立于工作水深,又兼具超短基線機(jī)動(dòng)靈活的特點(diǎn),可以對(duì)水下載體實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)近不同區(qū)域連續(xù)高精度導(dǎo)航定位[37]。英國(guó)聲吶達(dá)因( Sonardyne)公司推出的組合定位系統(tǒng) AvTrak 6 Nano,將 LBL 和 USBL 技術(shù)組合在一起,利用海底應(yīng)答器陣列為 AUV 提供高精度參考位置,并通過(guò)USBL技術(shù)進(jìn)行水面跟蹤,系統(tǒng)工作深度達(dá)7000m,測(cè)距精度優(yōu)于 15 mm[38]。

3)單信標(biāo)與慣導(dǎo)導(dǎo)航、 多普勒技術(shù)組合使用。慣性導(dǎo)航系統(tǒng)憑借其自主性好,抗干擾能力強(qiáng)等優(yōu)勢(shì),成為水下載體的核心導(dǎo)航設(shè)備,但定位誤差隨時(shí)間不斷積累,需要定期浮出水面進(jìn)行標(biāo)校,不利于長(zhǎng)期水下隱蔽。單信標(biāo)定位測(cè)距技術(shù)作為一種新型水下導(dǎo)航技術(shù),已經(jīng)初步具備了工程化導(dǎo)航定位能力,且定位誤差不隨時(shí)間發(fā)散;趩涡艠(biāo)測(cè)距的定位是水下輔助導(dǎo)航的發(fā)展趨勢(shì),已成為國(guó)內(nèi)外導(dǎo)航定位領(lǐng)域的研究重點(diǎn)[39-40]。單信標(biāo)水聲定位技術(shù)集成慣導(dǎo), 可作為遠(yuǎn)程引導(dǎo)測(cè)量的一種重要手段,提升慣導(dǎo)定位性能。如法國(guó)愛(ài)科斯布魯( iXblue)公司推出的 RAMSES 型長(zhǎng)基線定位系統(tǒng),能夠與慣性導(dǎo)航系統(tǒng)和 DVL 組合使用,在 1 個(gè)應(yīng)答器的情況下,將聲波距離與慣導(dǎo)導(dǎo)航方程融合,得到 LBL 的稀疏位置,作用距離可達(dá) 4 000 m,定位精度可達(dá)分米級(jí)別[41]。
4)單信標(biāo)定位系統(tǒng)與海洋傳感器模塊集成。各類海洋環(huán)境要素是人類認(rèn)識(shí)海洋、開(kāi)發(fā)海洋必不可少的重要數(shù)據(jù)源,海洋傳感器在長(zhǎng)期的觀測(cè)中,傳感器穩(wěn)定性、漂移、準(zhǔn)確度以及采集的數(shù)據(jù)信息,需要利用水下通信手段進(jìn)行傳遞。單信標(biāo)水聲定位系統(tǒng)與傳感器集成化、一體化設(shè)計(jì),可以有效提高系統(tǒng)使用便捷性及作業(yè)效率。挪威康斯博格( Kongsberg)集團(tuán)推出的 cNODE 系列聲學(xué)應(yīng)答器,頂端是收發(fā)換能器,并可以根據(jù)實(shí)際需求選擇壓力、聲速、溫度、傾角等傳感器模塊靈活裝配 [42]。
5 結(jié)束語(yǔ)
       21 世紀(jì),人類已經(jīng)進(jìn)入了大規(guī)模開(kāi)發(fā)利用、保護(hù)海洋資源的時(shí)期,極地考察、深海資源勘探開(kāi)采、海底地形監(jiān)測(cè)以及海上搜救等海洋工程作業(yè),具有長(zhǎng)時(shí)間、大范圍和遠(yuǎn)距離的高精度定位需求。相較于傳統(tǒng)的水聲定位系統(tǒng),單信標(biāo)定位系統(tǒng)在保證一定定位精度的前提下,能有效降低設(shè)備部署及回收成本,提高使用便捷性和作業(yè)效率,為未 來(lái)實(shí)現(xiàn)全海域定位導(dǎo)航提供必不可少的技術(shù)支持。
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