CN104870940A - 用于水柱辅助导航的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

水下航行器在水面时可以通过GPS确定它们的位置，一旦其已经下降到水体底部的追踪范围，就使用水底追踪来进行航位推算。本公开描述了一种当GPS不可用时，使用来自包括声学多普勒流速剖面仪(ADCP)的声纳系统的流速分布，通过深度在水中导航的方法和系统。这种对以大地为基准的流速分布的推断可以提供一种在航行器到达水底之前估计航行器在水下的运动的方法。一旦实现水底追踪，航行器运动的校正基准就改进航行器的位置估计。在航行器下降期间，卡尔曼滤波器更新航行器的位置和流速分布估计，并且当航行器的底部位于水底追踪的范围之内时进行水底追踪以能够对水下航行器进行导航。

Description

用于水柱辅助导航的系统和方法
相关申请的交叉引用
本申请根据美国法典第35条第119款第e项，主张享有2012年10月29日提交的美国临时申请No.61/719,916的权益，通过引用的方式将其公开作为整体合并到本文中。
技术领域
所公开的技术涉及水下水声测量系统，更具体地，涉及用于辅助航行器(例如，水下航行器(UV)或者不能使用GPS的航行器)导航的声学多普勒流速剖面仪。
背景技术
一类重要类别的科学仪器涉及精密水下声学。利用发送声脉冲并接收回波的先进换能器，可以测量水柱的各个单元中的水流速度。这种类型的测量在工业中称为流速分布。如美国专利No.6,052,334所描述的，利用多普勒声纳测量流体介质中的流速是行之有效的。美国专利公开No.2012/0302908公开了涉及声学多普勒流速剖面仪(ADCP)的一些附加特征，通过引用的方式将其全部公开合并到本文中。传统的ADCP能够使用以公知的Janus配置进行布置的声学换能器阵列。这种配置可以包括在正交平面中成对出现的4个声束。另外，例如，在Janus配置中，具有单个换能器的相控阵列可以被配置为产生多个波束。ADCP能够测量沿着波束轴投射的、波束长度约为发射的声脉冲的一半的距离单元上的平均化的速度分量。因为假设平均流速在波束上是水平均匀的，所以通过对相对波束求差分能够恢复流速分量。该过程对垂直流和/或未知的仪器倾斜引起的干扰相对不敏感。
发明内容
本发明的系统、方法和计算机可读介质都具有多个方面，其中没有单独的一个方面单独地促成其期望的属性。在不限制本发明的范围的情况下，现在将主要讨论更突出的特征。
在一个实施例中，提供了一种用于对航行器进行导航的系统。所述系统包括大地基准传感器，其被配置为测量以大地为基准的航行器速度。所述系统还包括流速剖面仪，其被配置为获得与所述航行器相关的流速分布观测。当能够通过所述大地基准传感器测量所述航行器的速度时，所述流速分布观测是以大地为基准的流速分布，以及当大地基准传感器测量不可用时，所述流速分布是观测到的水流分布。所述系统还包括处理器。所述处理器被配置为：响应于初始的大地基准航行器速度，构建以大地为基准的流速分布的平均估计。所述处理器还被配置为：当大地基准测量不可用时，使用顺序观测的水流分布并在空间上将它们转移到深度单元的固定网格。所述处理器还被配置为：通过求得连续观测到的分布的差分并且求得所述深度单元的固定网格内的平均，确定由水柱推导出的航行器速度变化的估计。所述处理器还被配置为：通过累加所述初始的大地基准航行器速度和所述航行器速度的随后变化，确定由水柱推导出的航行器速度的估计。所述处理器还被配置为：将由水柱推导出的航行器速度的估计用于导航方案和使流速分布以大地为基准，直到以大地为基准的航行器速度可用。
在一个实施例中，提供了一种对航行器进行导航的方法。所述方法包括：通过大地基准传感器测量以大地为基准的航行器速度。所述方法还包括：通过流速剖面仪获得与所述航行器相关的流速分布观测。当能够通过所述大地基准传感器测量所述航行器的速度时，所述流速分布观测是以大地为基准的流速分布，以及当大地基准传感器测量不可用时，所述流速分布是观测到的水流分布。所述方法还包括：响应于初始的大地基准航行器速度，构建以大地为基准的流速分布的平均估计。所述方法还包括：当大地基准测量不可用时，在空间上将顺序观测的水流分布转移到深度单元的固定网格。所述方法还包括：通过求得连续观测到的分布的差分并且求得所述深度单元的固定网格内的平均，确定由水柱推导出的航行器速度变化的估计。所述方法还包括：通过累加所述初始的大地基准航行器速度和所述航行器速度的随后变化，确定由水柱推导出的航行器速度的估计。所述方法还包括：将所述由水柱推导出的航行器速度的估计用于导航方案和使流速分布以大地为基准，直到以大地为基准的航行器速度可用。
在一个实施例中，提供了一种用于对航行器进行导航的系统。所述系统包括用于测量以大地为基准的航行器的速度的设备。所述系统还包括用于获得与所述航行器相关的流速分布观测的设备。所述系统还包括：用于响应于初始的大地基准航行器速度，构建以大地为基准的流速分布的平均估计的设备。所述系统还包括：用于当大地基准测量不可用时，在空间上将顺序观测的水流分布转移到深度单元的固定网格的设备。所述系统还包括：用于通过求得连续观测到的分布的差分并且求得所述深度单元的固定网格内的平均，获得由水柱推导出的航行器速度变化的估计的设备。所述系统还包括：用于通过累加所述初始的以大地为基准的航行器速度和所述航行器速度的随后变化，确定由水柱推导出的航行器速度的估计的设备。所述系统还包括：用于将所述由水柱推导出的航行器速度的估计用于导航方案和使流速分布以大地为基准，直到以大地为基准的航行器速度可用的设备。
为了概括本发明和取得的优于现有技术的优点，本文在上文中已经描述了本发明的某些目的和优点。当然，可以理解的是，不需要根据本发明的任何特定实施例实现所有的这些目的和优点。因此，例如，本领域技术人员将意识到，可以以实现或优化本文教导或建议的一个优点或一组优点的方式体现或实现本发明，而不需要本文可能教导或建议的其他目的或优点。
所有的这些实施例都旨在处于本文公开的本发明的范围内。通过以下对参考附图的优选实施例的详细描述，这些和其他实施例对本领域技术人员来说将变得显而易见，本发明不限于公开的任何特定的优选实施例(优选实施例可以为多个)。
附图说明
图1A是用于测量流速分布的声学声纳系统的透视图，所述系统安装在潜入水中的移动平台上。
图1B是用于测量流速分布的安装在底部的声学声纳系统的透视图，所述系统以朝下的方向安装在移动水面平台上。
图2是根据本文公开的一个实施例的、用于确定流速分布的系统的功能框图。
图3是用于图2的声学多普勒流速剖面仪(ADCP)的电子设备的示例性的实施例的框图。
图4是根据一个实施例的用于导航的系统的顶层进程的框图。
图5是根据一个实施例进行导航的过程的流程图。
图6示出了当航行器位于水面上或接近水面并且位于利用大地基准传感器(GPS)确定航行器位置的范围内时进行导航的实施例。
图7示出了当航行器低于水面并估计航行器的轨迹时进行导航的实施例。所述航行器位于使用大地基准传感器(GPS)或水底追踪器确定位置的范围之外。
图8示出了当航行器足够接近水的底面以利用水底追踪器确定位置时进行导航的实施例。
图9A和9B是用于对航行器进行导航的示例性的过程的流程图。
图10是示出对航行器进行导航的过程的例子的流程图。
具体实施方式
利用基于卫星的定位系统，举例来说，例如，在水体(例如，海洋或大海)表面的公知的全球定位导航系统(GPS)，航行器可以确定它们的位置。然而，一旦沉入到水中，该航行器就将失去捕获GPS信号的能力。当航行器到达水底时，水底追踪器(航位推测)提供速度信息，但不提供位置信息。因此，在不能访问卫星定位系统的情况下，需要为水下航行器更好地导航。
当航行器沉入水下时，其可以使用ADCP(声学多普勒流速剖面仪)的流速分布来导航。水下航行器可以具有来自水体表面的GPS的位置定位，并且一旦水下航行器已经下降到水体底部的追踪范围内，其就可以使用水底追踪器进行航位推测。一个挑战是，通过追踪航行器从水面到水底的转移过程中的运动，确定航行器在水底的位置。在下降期间使用以大地为基准的流速分布，可以提供对水参考系的估计，从而提供对航行器运动的估计。与在水面测量的流速分布相结合的GPS位置和速度可以提供水参考系的第一以大地为基准的测量。在下降期间，随后的分布可以提供分布梯度，所述分布梯度可用于将以大地为基准的分布扩展至水底。这种对以大地为基准的流速分布的推断可以提供一种在航行器到达水底之前估计航行器在水下的运动的方法。一旦实现水底追踪，用于航行器运动的校正基准就可用于改进位置估计。由独立的水柱推导出的航行器运动的估计可用于导航。
在水面或水下的航行器可使用声学多普勒流速剖面仪(ADCP)来分析相对于平台的水流，并且可以使用大地基准装置来确定平台运动的以大地为基准(ER)的测量。大地基准装置可以包括惯性系统、测量平台相对于大地运动的水底跟踪ADCP、或者可以跟踪相对于移动平台的固定大地参考的位置的任何合适的装置，例如，GPS系统。压力传感器估计航行器的深度。某些时候，大地基准传感器可能不能用，例如，当航行器下降到水面以下时，GPS不能用。另外，只有在低于水底位于ADCP范围内的深度时，水底跟踪才可用。
ADCP测量背后的一个原则是可以由ADCP测量流速分布。可以将ADCP或多个ADCP朝上、朝下或成角度的安装到航行器上，以测量作为ADCP范围内的深度的函数的流速分布。
一个策略是改进流速分布的估计。观测到的分布的单个脉冲测量可以是有噪声的。如果水流速度确实是相对静态的，那么流速分布的估计可以在时间上平均以获得较低的方差。当下降的水下航行器(UV)测量还没有受益于GPS的深度以将流速分布从航行器运动分离时，这也可以变得显著。因为航行器的速度可以随时间变化，所以其不能非常准确地在时间上平均。
通过平均水面上的数百个流速分布，导航过程从相对平稳的流速估计开始，其中，航行器的速度由GPS提供并且可以从观测到的分布中去除航行器的速度。随着航行器的下降，不再有用于航行器运动的独立源，并且该过程可以扩展随后的分布的范围。
随着航行器的下降，该过程不再具有用于航行器运动的独立源，并且该过程可以扩展随后的分布的范围。一种合并数据的方式是加权平均。可以在空间和时间累积流速分布。当水下航行器下降时，可以累加来自声纳设备的连续脉冲。差分方法(上文描述的)可用于去除对航行器速度的粗略估计，随后可以对分布数据进行加权和平均。因为在水面可能已经存在很多来自声纳设备的脉冲，所以初始分布估计的权重较大。因为新数据具有较少的重叠样本，所以其权重较小。随着水下航行器的下降，之前测量的深度可以与新分布重叠，并且可以测量新的深度。分布图末端的新区间(bins)可以具有最小的N，但是连续重叠的分布可以逐步增加独立样本的数量，直到水下航行器下降到该深度以下。通过持续跟踪对于给定的深度单元已经作了多少次观测，可以为每个单元适当的加权。
然后，可以从瞬时观测中减去平均(稳定的)流速分布，以试图分离出比单个来自声纳设备的脉冲通常提供的航行器速度的估计更好的航行器速度的估计。可以利用连续的脉冲对区间加权。在水面初步平均的初始值可以具有大权重。当在ADCP的分布窗口测量叠加的深度时，随后的区间可以累加更多的样本。因为分布范围末端的区间刚进入分布窗口，所以其可以具有相对较少的独立测量。该初步方法(加权平均)可以提供对问题的直觉感知。这可以是对具有不同的和/或变化的方差的不同类型的数据进行最佳组合的问题。这种类型的问题可以通过卡尔曼滤波器得到很好的解决。
正在进行的平均可以使平均流速分布的估计稳定(减少不确定性)。在任何时刻，分布图末端的区间具有包括在其平均中的最少的样本。速度估计方差具有随机漫步(random walk)的特性。平均水面处的多个读数有助于将流速分布估计的误差限制到接近于水面。
随后的分布平均的好处有限。例如，在某些实施例中，即使对流速分布的估计精确，过程仍然从我们观测到的脉冲减去水流以获得航行器的瞬时速度。观测到的脉冲仍然可以具有单个脉冲方差，所以约50％的测量仍然可以具有单个脉冲方差。采取该提示，过程可以尝试在通过差分获得我们的速度变化之前，在狭窄的时间窗口对观测到的脉冲进行平均。只要在进行平均的时间期间航行器的速度变化相对较小，就可以一直进行该操作。在该方法中，过程实质上使用小箱车平均(boxcar average)来滤除估计中的高频噪声。
狭窄窗口中的平均观测降低了核心测量的方差并且选择性地去除了高频噪声。尽管速度可以看起来稳定，但是当将速度差累加到速度时，速度在较长时间中的变化仍然可以产生随机漫步。观测的低的单个脉冲的标准差可以是限制随机漫步并产生有用的估计的重要因素。
即使在没有噪声的环境中，时间平均的带宽仍然可以使结果出现偏差。该偏差可以是相对于速度的非线性变化率的时间平均的带宽。
远端(接近水底)的速度估计由高精度的水底跟踪限制。在下降结束时附加的水底追踪速度可以提供一种“向后校正(back correct)”或者时间向后推移的校正估计的方法。如果随机漫步较大，这可以是受限的值。然而，当测量噪声较小时，可以很好地还原整个速度时间序列。
一种实现导航算法的方法是利用卡尔曼滤波器。在一个实施例中，卡尔曼滤波器可以提供仅使用过去和现在的数据就能获得的高斯分布误差的最大似然解，从这个意义上来说，卡尔曼滤波器可以提供对测量值的基本上最佳的加权。通过交替地执行两个步骤，卡尔曼滤波器可以实时地操作，这两个步骤为：预测步骤，其中，物理系统模型用于按时间向前传播内部参数的状态；以及校正步骤，其中，将观测到的测量与传播的状态最优的合并以对其进行改进。
卡尔曼滤波器的最优性可以受制于物理系统模型的有效性。在设计该模型时可以有相当大的灵活性。一个相对简单的选择是将航行器的速度建模为受制于速度测量值之间的大的加速度，使得几乎完全从最近的相对速度分布和过去的平均水流速分布来确定速度，忽略由于惯性而导致的之前的时间步长的任何航行器速度的持续。在某些实施例中，航位推算的位置可以直接来自于综合速度时间序列。然而，如果加速度参数(其可以成为“设备噪声(plant noise)”)降低到具有实际航行器加速度的标准差(其可能不能从马达控制信号预测)的特征的值，那么有效平均时间就可以增加，从而导致更精确的导航。通过向物理模型添加更多状态，可以实现更复杂的平均。
除了航行器速度、位置的卡尔曼状态以及可能附加的动态状态之外，还可以有从水面到水底的整个速度分布的深度单元的状态。利用描述深度单元的卡尔曼状态和测量值之间的线性关系的矩阵和测量值的互相关矩阵，可以实现为了这些深度单元的卡尔曼状态和观测到的ADCP深度单元之间的未对准而进行的内插。可以给予未观测到的深度单元的卡尔曼状态相对高的初始方差，这一直持续直到ADCP分布位于范围内。
当航行器到达足够的深度以开始水底追踪时，可以将附加的水底跟踪测量并入到卡尔曼滤波器。因为卡尔曼滤波器可以保持对所有状态对之间的协方差的跟踪，所以其可以根据从新的水底跟踪测量得到的更准确的速度信息，立即尽其所能地校正航行器的速度和位置的过去的误差。根据某些实施例，反算不是必要的，除非期望平滑的航行器轨迹，该平滑的航行器轨迹使用测量的时间晚于感兴趣的时间。
对于某些实施方案来说，单个脉冲的标准差看起来是误差的主要来源。对于某些实施方案来说，对分布进行时间上的平均是有帮助的，但仍然是受限的，因为原始观测仍然可以包含测量噪声。这种误差可以显示为随机漫步。随机漫步可以是累加测量噪声的结果。随机漫步可以是导航问题的特性，其中为了从加速度得到速度和/或从速度得到距离而执行累加。在水面进行平均和/或在水底进行水底追踪可以有助于在终点限制解决方案。在单个时刻，对整个分布的估计进行平均可以是有益的。在感兴趣的时刻前后，对窄窗口中的观测进行平均可以是有益的。在某些情况下，这可能不能解决随机漫步的问题。在某些应用中，相对于速度的变化率来说，窗口的宽度是重要的。
卡尔曼滤波器非常适合解决这种类型的问题。可以选择卡尔曼滤波器和移动平均滤波器，以便时间平均的宽度不会使结果模糊或者偏差(或者以其他方式影响)到大于较小的方差的优点的程度。
一个创造性的方面是一种用于辅助水下航行器(UV)导航的方法，该方法包括：获得在水体表面的UV的以大地为基准的位置；当UV降入到水体中时，基于指示以大地为基准的位置、UV的速度和在水体表面测量的流速分布的组合数据，确定UV运动的估计；以及基于UV运动的估计，估计UV的位置。在某些实施例中，该方法可以包括：当确定UV运动的估计时，并入水底追踪数据。在某些这样的实施例中，卡尔曼滤波器可用于相对于确定UV运动估计中的其他数据对水底追踪数据加权。应当理解，该方法可应用于潜入在水中的其他移动平台。另外，描述的本发明的方面的另一个例子是涉及流体介质中的声信号的发送和接收的范围估计系统，该系统包括声纳系统和处理器，所述声纳系统具有至少一个被配置为生成声束并从所述声束接收回声的换能器，所述处理器被配置为：当移动平台降入流体介质的表面以下时，基于指示GPS位置、移动平台的速度和在水体的表面测量的流速分布，估计移动平台的位置。在某些实施例中，处理器可以通过对相对于传播状态的观测到的测量值加权，确定平台运动的估计。在某些这样的实施例中，处理器可以实现卡尔曼滤波器。
许多假设有助于实现导航过程。第一个假设是，我们知道每次测量的深度，所以我们可以空间内插随后的来自声纳设备的脉冲，以便我们参考固定的深度网格进行速度观测。第二个假设是，运动叠加在观测的水流分布上，所以在某一时刻，贯穿所有区间的航行器运动在空间上是相同的。第三个假设是，航行器速度以未知的方式随时间改变。第四个假设是，在航行器下降期间，流速分布基本上是静态的。从一个脉冲到另一个脉冲，流速分布是静态的。第五个假设是，非静态的环境影响(例如，波浪或海洋内波)是无需特殊处理即可达到平均的零均值过程。第六个假设是，具有在下降之前几分钟具有位于水面几分钟以及改进初步流速分布估计的机会，在改进所述初步流速分布估计中，使用GPS作为航行器位置和运动的明确的大地基准，通过平均来降低方差。
分离航行器运动可以包括，对连续观测的保留了航行器速度中的变化的分布求差分。通过对这些航行器速度的变化求积分获得航行器运动可以引入随机漫步。方差可以显著地影响随机漫步误差。根据某些实施例，为了尽可能地降低该估计的方差，我们愿意对在空间的一般位置的流速分布在时间上进行平均，并且我们愿意在某一时刻对航行器在空间中的运动进行平均。
基于上述假设，我们可以在连续观测到的测量值重叠的深度处，在时间上对连续观测到的测量值求差分。如果流速不变，则剩余的可以是航行器运动和测量噪声的估计分布。航行器速度的贡献可以是，对于所有的范围单元来说，航行器速度基本上相同。所以我们可以对区间上的速度变化进行平均。
可以使用诸如声学多普勒流速剖面仪(ADCP)的测量工具获得水流的速度估计。图1A和1B示出了可以获得测量的系统，所述测量可以是对上文描述的确定流速分布的任何类型的运动的测量。图1A是用于测量流速分布的声学声纳系统的透视图，所述系统安装在潜入水中的移动平台上。所述系统安装在移动平台(例如，潜水艇或AUV(自主式水下航行器))上，并且所述系统包括主体元件和多换能器阵列103，所述主体元件包括声纳电子器件和处理设备，所述多换能器阵列103具有按Janus配置布置的各个换能器元件。该换能器阵列103产生在垂直平面106中共面但是从平行于流体介质110的表面的水平面108发散的声束104。流体介质110大多数情况下是自然的或人造水体，特别是海洋。应当指出的是，尽管在图1A的实施例中使用了Janus阵列配置，但是也可以使用形成与水平面108具有角度关系的束的其他阵列配置。例如，也可以使用“风车”阵列(例如，声束从阵列的纵轴斜地发散)，或“星形”阵列(非共面的、非均匀的束)。另外，相控阵列或延时阵列可以与本文公开的实施例结合使用。
如图1B所示，换能器阵列103可用在水面舰艇上，例如，位于水面舰艇120的船体内，以便产生向下发射的声束104。通过这种方式，可以测量流速分布。例如，如果水面舰艇失去对GPS的访问，则其可以使用本文描述的方法进行导航。
图2是根据本文公开的一个实施例的系统的功能框图。示出的系统200包括ADCP 202和用作输入到处理器210的大地基准速度和位置传感器204。ADCP 202用作测量水面下的流速分布，并且当航行器位于水底的范围时，其用作水底追踪器。方位传感器207测量表示航行器的航向、俯仰和横滚的数据。压力传感器209测量表示深度的数据。其他输入设备(例如，温度传感器和声学换能器)也可以向处理器210提供数据。原始数据、部分处理后的数据或者完全处理后的数据可以存储在系统200的存储器220中。
图3示出了宽带ADCP 300(例如，德立达(Teledyne)RD仪器公司出售的重负荷监控ADCP)的电子设备的示例性的实施例，其可以与本文描述的任何一个实施例结合使用。尽管下面的讨论可以指ADCP系统，但是取决于特定应用和用户的需要，其他型号和类型的声纳系统(例如，窄带多普勒系统或基于非多普勒的系统)可以用于本文公开的实施例。
再次参考图3，换能器阵列103可以电连接至电子组件170，所述电子组件170可以包括混频器网络172、低通滤波器网络174、采样模块176和数字信号处理器(DSP)178。换能器阵列元件140在接收到声信号时产生的信号可以通过发送/接收开关180馈送到前置放大器182和接收机放大器184，所述前置放大器182和接收机放大器184对信号进行调整和放大以由电子组件170作进一步的处理。编码器发射器186和功率放大器188可以与DSP 178结合使用以通过发送/接收开关180将传输信号馈送至换能器元件140。因此，相同的换能器元件可以既用于发送功能，又用于接收功能。有关示例性的宽带ADCP的其他细节包含在授予Teledyne RD仪器公司的美国专利No.5,208,785中，通过引用的方式将其作为整体并入到本文中。
图4是根据一个实施例的系统400A的顶层框图，系统400A可以确定一个或多个导航方案(例如，流速分布)并且帮助导航。示出的系统400A可以利用剖面测量ADCP 402、惯性系统404、水底跟踪ADCP 406和GPS接收器408的任意组合来获得数据。系统400A还可以包括数据采集系统410、预处理系统420和处理系统430。数据采集系统410、预处理系统420和处理系统430中的一个或多个的至少一部分可以实现在处理器(例如，处理器210(图2))上。
惯性系统404可以用作大地基准。例如，在一个实施例中，惯性系统404可以是大地基准系统204(图2)。可替换的或附加的，水底跟踪ADCP406可以用作速度的大地基准。例如，在一个实施例中，水底跟踪ADCP 406可以是大地基准系统204(图2)。水底跟踪ADCP可以实现ADCP 202(图2)和/或ADCP 300(图3)的功能的任意组合。水底跟踪ADCP 402可用于获得平台相对于大地的运动的数据。该数据可以是异步的。
可替换的或附加的，来自GPS 408的数据可用作大地基准速度和位置的源。例如，大地基准系统204(图2)可以包括GPS系统。对于水面平台来说，例如，如图1B所示的水面平台，使用GPS系统可以是有利的。
数据采集系统410可以从剖面测量ADCP 402、惯性系统404、水底跟踪ADCP 406和GPS 408的任意组合中接收数据。在某些实施例中，当前的剖面仪(剖面测量ADCP)402和水底跟踪器(水底跟踪ADCP 406)可以是同一个ADCP。附加的或可替换的，数据采集系统410可以从任何大地基准204(图2)和/或来自用户输入设备206(图2)的任何输入接收数据。另外，数据采集系统410可以对接收的数据进行同步。
预处理系统420可以连接到数据采集系统410，并执行一个或多个坐标转换以将至少部分接收到的数据引入到相同的坐标系中。杠杆臂的校正也可以通过预处理系统420执行。
参考图5，其提供了导航过程500。在块510，过程500利用初始的大地基准航行器速度构建以大地基准的流速分布的平均估计。在块520，一旦大地基准不再可用，过程500就使用连续观测到的水流分布并在空间上将它们转移到深度单元的固定网格。在块530，过程500求得连续观测到的分布的差分并且求得所述深度单元的共享固定网格内的分布的平均以得到由水柱推导出的航行器速度变化的估计。在块535，过程500通过对初始的大地基准航行器速度和速度的后续变化进行累加，确定由水柱推导出的航行器速度的估计。在块540，过程500将由水柱推导出的航行器速度的估计用于导航方案和使流速分布以大地为基准，直到大地基准航行器速度可用。在块550，一旦重新获得以大地为基准的航行器速度，过程500就使用重新获得的大地基准航行器速度来确定速度并向后校正位置。
图6示出了用于当航行器位于水面上或接近水面并且位于利用大地基准传感器(GPS)确定航行器位置的范围内时进行导航的系统的实施例。航行器605位于水面上或接近水面，位于GPS 601的范围内。当航行器605启动或者返回到水面并位于GPS的范围内时，可以利用GPS 601确定航行器605的位置。流速分布620根据深度而变化。图6示出了示例性的分布中的流速的大小和方向。对于某些实施例来说，使用流速剖面仪(例如，剖面测量ADCP 402)估计流速分布620。流速分布范围615a示出了剖面测量ADCP 402估计流速分布620所针对的深度范围。
图7示出了当航行器605低于水面并估计航行器的轨迹时进行导航的实施例。航行器605位于使用大地基准传感器(GPS 408)或水底追踪器406确定位置的范围之外。因此，航行器605利用流速剖面仪(剖面测量ADCP 202)估计航行器的轨迹和流速分布620。流速分布范围615b、615c和615d示出了当航行器605下降时剖面测量ADCP 402估计流速分布620所针对的深度范围。在某些实施方式中，航行器605下降，在其他实施方式中，航行器605上升或者以其他方式在定位之间移动。航行器605分别使用GPS 408或水底追踪器406估计接近水面或靠近水底的位置定位之间的位置。
图8示出了当航行器足够接近水底以使水底追踪器(水底追踪ADCP406)使用水底追踪器(水底追踪ADCP 406)确定位置时进行导航的实施例。流速分布范围615e、615f和615g示出了剖面测量ADCP 402估计流速分布620所针对的深度范围。当航行器朝向水底下降并且位于水底的范围内时，处理器210确定航行器轨迹并且向后校正航行器位置的估计。
图6、7和8表现了航行器605的特征，航行器605例如水下航行器(UV)，在示例性的路径中，图6中的航行器605在水面上启动，在图7中，以螺旋的方式下降，在图8中，进一步朝向水底下降。在其他情况下，航行器从水底上升至水面。在其他情况下，航行器605在水面启动、下降，并且在不到达水底的水底追踪范围时就上升。在其他情况下，航行器605在水面下行进，进入并离开水底的水底追踪范围。对于这些情况来说，航行器605使用大地基准传感器(例如，GPS接收器408)或者水底追踪器(例如，水底追踪ADCP 406)确定位置并随后行进到离开大地基准传感器和水底追踪器的范围。当离开范围时，航行器使用流速剖面仪(例如，剖面测量ADCP 402)估计航行器轨迹和流速分布。当返回到范围时，航行器确定航行器的位置并向后校正航行器轨迹。
图9A是用于对航行器进行导航的示例性的过程900的流程图。图9B是图9A的继续。在块902，过程900使用GPS对航行器的位置进行采样。在块904，过程900使用GPS对大地基准速度进行采样。在块906，过程900对航行器底部追踪(大地基准速度)进行采样。在块908，过程900根据深度对相关的水流速度进行采样。在块910，过程900对航行器的方位进行采样，包括航向、俯仰和横滚。在块912，过程900对航行器的深度进行采样。方位传感器207和深度传感器209提供对航向、俯仰、横滚和深度的精确测量。处理器900根据需要使用航向、俯仰和横滚的测量值，以对所有速度测量值(来自ADCP的数据、惯性数据、GPS数据等)进行转换并将所有速度测量值置于大地坐标系统中。在步骤915，将采样值在时间上同步。
当测量的航行器位置可用或者能够累加航行器速度的大地基准速度测量可用时，判定块920的“具有位置”为真。位置测量对于确定位置来说足够精确。在块922，过程900使用来自采样位置传感器408的数据确定位置。在块925，过程900基于位置变化计算大地基准速度。
当航行器605足够接近水底以至水底追踪器406位于水底的范围时，判定块930的“具有水底追踪”为真。在块932，过程900使用水底追踪器信息确定航行器的速度。水底追踪器足够精确以确定航行器速度和位置。因为紧接着的前一个样本缺少大地基准(间断状态为真，并且间断计数器为非零)，所以，如果存在大地基准间断，则判定块935为真。如果判定块935为真，则在块938，过程900将航行器的位置向后校正到最后确定的位置。系统200的一个优点是，位置误差线性增长，而不是非线性或指数的增长。因此，一旦过程900接收到确定的水底追踪，过程900就使用线性校正对之前确定的大地基准位置进行向后校正。与位置误差非线性或指数的增长所进行的校正相比，这能够实现更精确的校正。
当大地基准航行器速度测量可用时，判定块940的“具有大地基准速度”为真。大地基准速度(GPS 408)测量位于确定航行器的速度的范围。当判定块940为真时，在块941中，过程将间断状态设为假。在块942中，过程900将观测到的分布转移到固定的空间网格。在块945中，过程900计算并平均大地基准航行器水流分布(或流速分布)，并且返回到过程的开始以处理下一个时间步长。如果块945为假，则过程900将间断状态设为真，并在块948增加间断计数器。
图9B示出了当大地基准速度不可用时，图9的过程的继续。当利用流速剖面仪402感测相关的水流速度时，对水流分布和航行器的轨迹进行估计。在估计与实际的流速分布和航行器轨迹之间存在差距。在块950，过程900使用测量的深度将观测到的分布转移到固定的空间网格。过程900使用内插将观测到的分布转移到固定的空间网格样本高度。
下面的等式可用于对连续观测到的测量值求差分。O、W、V和η对应于速度测量值的观测到的(observed)、水(water)、航行器(vehicle)和声强分量。下标i-1，i和i+1指时间采样i-1，i和i+1。上标j-1，j和j+1指来自传感器的按照顺序的一系列分布区间。△符号对应于之前的样本的变化。
观测到的流速分布包括水、航行器和声强速度分量：
Observed＝Water+Vehicle+η
在时间i，对于每个深度区间j：
在块955，过程900通过求观测到的分布和之前观测到的分布之间的差分，计算航行器速度变化的分布。△符号对应于之前的样本的变化。例如，
ΔVi＝Vi-Vi-1
因此，在每个深度区间，从之前的采样时间观测到的变化为：
在每个深度j，ΔOi＝ΔWi+ΔVi+Δηi
在块960，过程900通过求确定深度内的平均来计算航行器速度的平均变化。如果我们假设，在每个深度j，Wi在较短的时间内相对地保持不变，
Wi-1＝Wi＝Wi+1
ΔWi＝0
则
ΔOi＝ΔVi+Δηi
观测到的分布随着深度变化，但是航行器的速度不随分布的深度而变化。因此，通过对垂直剖面上的航行器速度在每个深度单元的变化的估计求积分，可以估计航行器速度的变化。在具有观测到的两个分布所共用的N个区间的系统中，通过在空间网格上进行平均来估计航行器速度的变化的平均：
在块965，过程900通过将航行器速度的平均变化加到最后的航行器速度来更新航行器速度估计。因此，
在块970，过程900通过从观测到的每个确定深度的分布减去航行器速度来更新流速分布的估计。我们随后使用该航行器速度估计流速分布
在块975，过程900更新每个确定深度的流速分布的滑动平均。对于每个深度区间j，我们在具有Mj个测量值的时间序列上，计算每个深度j的水流分布的滑动平均：
在块980，过程900使用平均流速分布来计算速度估计。来自平均分布的速度估计为：
和
另外，速度的平均变化的方差是由区间的数量划分的噪声的方差的两倍。因此，在更多的网格上平均可以改进速度估计。并非所有实施例都包括上述的所有块。例如，某些实施例可以省略块970、975和980。
在块980之后，过程900返回到过程的开始以处理下一个时间步长。
图10是示出对航行器进行导航的过程1000的例子的流程图。在块1010，过程1000通过大地基准传感器测量以大地为基准的航行器速度。在块1020，过程1000通过流速剖面仪获得与航行器相关的流速分布观测。当能够通过大地基准传感器测量航行器的速度时，流速分布观测是以大地为基准的流速分布。当大地基准传感器测量不可用时，流速分布是观测到的水流分布。在块1030，过程1000响应于初始的以大地为基准的航行器速度，构建以大地为基准的流速分布的平均估计。在块1040，当大地基准测量不可用时，过程1000在空间上将顺序观测到的水流分布转移到深度单元的固定网格。在块1050，过程1000通过求得连续观测到的分布的差分并且求得所述深度单元的固定网格内的平均，得到由水柱推导出的航行器速度变化的估计。在块1060，过程1000通过累加初始的大地基准航行器速度和航行器速度的随后变化，确定由水柱推导出的航行器速度的估计。在块1070，过程1000将由水柱推导出的航行器速度的估计用于导航方案和使流速分布以大地为基准，直到以大地为基准的航行器速度可用。
本文描述了使用ADCP流速分布作为下降的UV的导航辅助的系统和方法的具体实施例。尽管本公开描述了在水下航行器情况下的某些特征，但是应当理解的是，本文描述的原则和优点可以应用于涉及水下的移动平台(包括滑行艇)的辅助导航的情况。尽管本说明书描述了本发明的特定例子，但是在不背离本发明的思想的情况下，本领域技术人员可以设计出本发明的变形。功能上可分离的方面包括，例如：1)对连续、垂直对准的分布进行差分以在某一时刻分离航行器速度的变化；2)对流速分布进行时间平均以得到平均流速的静态估计；3)当水底追踪可用时，使用水底追踪作为大地基准以从水流运动中分离出航行器运动；以及4)当水底追踪变得可用时，因为水柱导航的误差增长是线性的，所以对位置应用线性向后校正导航方案。
另外，可用实现本文描述的功能的任意组合，以利用船用导航系统、陀螺罗盘系统、转向控制系统或类似的系统提供集成的导航功能。在某些实施例中，这可以是集成导航系统的辅助，或者可以增强该系统以说明平台正在水中下降或移动时水的流速分布。
结论
本领域的技术人员将理解，可以使用多种不同的技术和方法来表示信息和信号。例如，以上的整个说明可能引用的数据、指令、命令、信息、信号、比特、符号和芯片可以由电压、电流、电磁波、磁场或磁粒子、光场或粒子、或者它们的任意组合来表示。
本领域技术人员将进一步理解的是，结合本文公开的例子描述的各种示例性的逻辑块、模块、电路、方法和算法可以实现为电子硬件、计算机软件或者两者的组合。为了清楚地说明硬件和软件的这种可互换性，上文已经大体上在其功能性方面描述了各种示例性的部件、块、模块、电路、方法和算法。至于这种功能是实现为硬件还是软件取决于施加在整个系统上的特定应用和设计约束。本领域技术人员可以针对每个特定应用以变化的方式实现所描述的功能，但是，不应将这种实施决策解释为导致背离本发明的范围。
结合本文公开的例子描述的各种示例性的逻辑块、模块和电路可以通过通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其他可编程逻辑器件、分立门电路或晶体管逻辑、分立硬件部件、或者设计为执行本文描述的功能的它们的任何组合来实现或执行。通用处理器可以是微处理器，但是在替代方案中，处理器可以是任何常规的处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器还可以实现为计算设备的组合，例如，DSP和微处理器的组合、多个微处理器、与DSP核结合的一个或多个微处理器、或任何其他此类配置的组合。
结合本公开的例子描述的方法或算法可以直接体现在硬件中、由处理器执行的软件模块中、或者二者的组合。软件模块可驻留在RAM存储器、快闪存储器、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可拆卸盘、CD-ROM或本领域已知的任何其他形式的存储介质中。存储介质可以连接到处理器，以便处理器能够从存储介质读取信息和将信息写入到存储介质。在替代方案中，存储介质可以集成到处理器中。处理器和存储介质可驻留在ASIC中。
取决于实施例，本文描述的任意一种方法的某些行为、事件或功能可以以不同的顺序执行、可以添加、合并或者省略(例如，不是所有描述的动作或事件都是实现方法所必需的)。另外，在某些实施例中，动作或事件可以同时执行，而不是顺序的执行。
对公开的例子的之前的描述是为了使本领域技术人员能够实现或使用本发明。对这些例子的各种修改对本领域技术人员来说将是显而易见的，并且在不背离本发明的精神和范围的情况下，本文定义的一般原理可应用于其他实施例。如将意识到的，本文描述的本发明的某些实施例可以体现为没有提供所有的特征和本文提出的优点，这是因为某些特征可以与其他特征相独立的使用和实现。本文公开的某些发明的范围由所附的权利要求书而不是前面的说明来表示。在权利要求的等效含义和范围内的所有改变都包括在权利要求内。因此，本发明并不旨在限于本文所示的例子，而是符合与本文公开的原理和新颖性特征一致的最宽范围。

Claims (17)

1.一种用于对航行器进行导航的系统，包括：
大地基准传感器，其被配置为测量以大地为基准的航行器速度；
流速剖面仪，其被配置为获得与所述航行器相关的流速分布观测，当所述航行器速度的所述大地基准传感器测量可用时，所述流速分布观测包括以大地为基准的流速分布，并且当大地基准传感器测量不可用时，所述流速分布包括观测到的水流分布；以及
处理器，其被配置为：
响应于初始的大地基准航行器速度，确定以大地为基准的流速分布的平均估计；
当大地基准测量不可用时，使用顺序观测的水流分布并在空间上将它们转移到深度单元的固定网格；
通过求得连续观测到的分布的差分并且求得所述深度单元的固定网格的平均，确定由水柱推导出的航行器速度变化的估计；
通过累加所述初始的大地基准航行器速度和所述航行器速度的随后变化，确定由水柱推导出的航行器速度的估计；
将由水柱推导出的航行器速度的估计用于导航方案和使流速分布以大地为基准，直到以大地为基准的航行器速度可用。
2.根据权利要求1所述的系统，所述处理器进一步被配置为：一旦重新获得所述以大地为基准的航行器速度，就响应于所述以大地为基准的航行器速度确定所述航行器速度并且向后校正所述航行器位置。
3.根据权利要求1所述的系统，进一步包括水底追踪器，其被配置为测量水底航行器相对于所述水底的速度，其中，所述处理器被进一步配置为：响应于测量的水底航行器速度，确定所述航行器速度并且向后校正所述航行器位置。
4.根据权利要求1所述的系统，进一步包括：
航行器方位传感器，其被配置为测量航向、俯仰和横滚；以及
航行器深度传感器，其被配置为测量深度。
5.根据权利要求4所述的系统，其中，所述处理器被进一步配置为：在时间上同步测量的航向、测量的俯仰、测量的横滚、测量的深度、测量的航行器速度、测量的流速分布观测和测量的水底追踪器航行器速度。
6.根据权利要求1所述的系统，其中，所述大地基准传感器进一步被配置为测量航行器位置。
7.根据权利要求1所述的系统，其中，所述流速剖面仪包括声学多普勒流速剖面仪。
8.根据权利要求1所述的系统，其中，所述大地基准传感器包括GPS接收器。
9.根据权利要求1所述的系统，其中，所述大地基准传感器包括转换对准导航单元。
10.一种航行器导航方法，包括：
测量以大地为基准的航行器速度；
确定与所述航行器相关的流速分布观测，当所述航行器速度的所述大地基准传感器测量可用时，所述流速分布观测包括以大地为基准的流速分布，并且当大地基准传感器测量不可用时，所述流速分布包括观测到的水流分布；
响应于初始的大地基准航行器速度，确定以大地为基准的流速分布的平均估计；
当大地基准测量不可用时，在空间上将顺序观测的水流分布转移到深度单元的固定网格；
通过求得连续观测到的分布的差分并且求得所述深度单元的固定网格的平均，确定由水柱推导出的航行器速度变化的估计；
通过累加所述初始的大地基准航行器速度和所述航行器速度的随后变化，确定由水柱推导出的航行器速度的估计；
将所述由水柱推导出的航行器速度的估计用于导航方案和使流速分布以大地为基准，直到以大地为基准的航行器速度可用。
11.根据权利要求10所述的方法，进一步包括：一旦重新获得所述以大地为基准的航行器速度，就响应于所述以大地为基准的航行器速度确定所述航行器速度并且向后校正所述航行器位置。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，向后校正所述航行器位置包括线性校正。
13.根据权利要求10所述的方法，进一步包括：
测量水底航行器相对于水底的速度；
响应于测量的水底航行器速度，确定所述航行器速度；
响应于测量的水底航行器速度，向后校正所述航行器位置。
14.根据权利要求10所述的方法，进一步包括：
至少测量航行器的方位参数、俯仰和横滚；以及
测量航行器深度。
15.根据权利要求10所述的方法，进一步包括：在时间上同步测量的航向、测量的俯仰、测量的横滚、测量的深度、测量的航行器速度、测量的流速分布观测和测量的水底追踪器航行器速度。
16.一种用于对航行器进行导航的系统，包括：
用于测量以大地为基准的航行器速度的设备；
用于确定与所述航行器相关的流速分布观测的设备，当所述航行器速度的所述大地基准传感器测量可用时，所述流速分布观测包括以大地为基准的流速分布，并且当大地基准传感器测量不可用时，所述流速分布包括观测到的水流分布；
用于响应于初始的大地基准航行器速度，构建以大地为基准的流速分布的平均估计的设备；
用于当大地基准测量不可用时，在空间上将顺序观测的水流分布转移到深度单元的固定网格的设备；
用于通过求得连续观测到的分布的差分并且求得所述深度单元的固定网格的平均，确定由水柱推导出的航行器速度变化的估计的设备；
用于通过累加所述初始的以大地为基准的航行器速度和所述航行器速度的随后变化，确定由水柱推导出的航行器速度的估计的设备；
用于将所述由水柱推导出的航行器速度的估计用于导航方案和使流速分布以大地为基准，直到以大地为基准的航行器速度可用的设备。
17.根据权利要求16所述的系统，其中，测量大地基准航行器速度的设备包括大地基准传感器，获得流速分布的设备包括通道剖面仪，构建平均估计的设备包括处理器，转移设备包括所述处理器，获得由水柱推导出的航行器速度的设备包括所述处理器，并且将由水柱推导出的估计用于导航的设备包括所述处理器。
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