CN111551942A - 一种基于解卷积算法的水下自主航行器回坞方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于解卷积算法的水下自主航行器回坞方法，本发明利用水声传播收发互易的特性，使用解卷积算法对声纳上面垂直线阵的接收信号进行处理，得到波束模式图，将此波束模式图作为指向性声源的波束模式图，通过程序绘制声场图，理论上，声场能量最高的地方就是原始声源的位置；当水下自主航行器距离声源比较远的时候，可以通过不断地搜索来逐渐逼近声源，最终到达声源，实现水下声源的中远距离定位。本发明的解卷积算法具有窄的波束和低的旁瓣，可以更加精确地定位声源位置；利用解卷积算法的高分辨力和高增益，可以探测远场目标，极大地扩展了声源目标探测范围，增加了水下自主航行器的活动范围；通过重复搜索定位运动声源的位置。

Description

一种基于解卷积算法的水下自主航行器回坞方法
技术领域
本发明属于水下声源定位领域，尤其涉及一种基于解卷积算法的水下自主航行器回坞方法。
背景技术
随着海洋开发的日益深入，水下自主航行器在海洋信息收集和探测领域的作用愈发凸显。当水下自主航行器完成任务之后，它需要返回水下船坞(漂浮式或拖曳式停靠站)充电，以便为下一次任务做好准备。水下自主航行器回坞方法渐渐成为研究热点。
目前所使用的坞站定位方法假定坞站始终位于海底。它通过对水下自主航行器接收的声学信号进行常规波束处理来获得坞站的方向角。水下自主航行器找不到坞站的一个原因就是信号信噪比有时候比较低，噪声会使最高能量波束的方向错位。水下自主航行器朝最高能量波束的方向移动，这可能导致错误的结果。因此，水下自主航行器会多次尝试搜索坞站，并且有时无法准确到达坞站。本发明为水下自主航行器直接到达坞站寻找高信噪比的路径，大大提高了对接的成功率。
为了方便水下自主航行器的能源补给和保持其机动性，水下自主航行器通常需要漂浮式或拖曳式停靠站，而不是停泊在海底的停靠站。停泊在海底的坞站需要在海底铺设长距离的电缆来提供持续的能源供应，这在工程方面既昂贵又具有挑战性。海底坞站会使水下自主航行器的对接更加困难，水下自主航行器不仅需要找到海底坞站的方向角，还需要找到其所在位置的深度。
双频前向扫视声纳在海洋探测领域的作用得到越来越多的人认可，是施工检查、管道铺设、船体清洁的理想设备。DIDSON300使用1.1MHz频率声纳可以探测35米内的图像，1.8MHz频率声纳可以提供更多图像细节。高频意味着可以提供高分辨率，但它的使用范围仅限于短距离，比如35米。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于解卷积算法的水下自主航行器回坞方法。本发明对双频前向扫视声纳的水平阵列接收信号使用解卷积算法进行处理，从而产生高分辨率信号方位角估计，而且，对双频前向扫视声纳的垂直阵列接收信号进行解卷积处理，绘制对应的声场图，还能确定坞站的深度和与水下自主航行器的距离，两者共同引导水下自主航行器到达坞站。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于解卷积算法的水下自主航行器回坞方法，包括以下步骤：
(1)首先采用常规波束形成算法处理水下自主航行器中的水平水听器的接收声压信号x得到空间功率谱p(φx)，然后根据p(φx)采用解卷积波束形成算法处理得到声源分布s(φx)，最后根据s(φx)得到声源在水平方向上相对于水下自主航行器的方位角φxd；其中，φx为方位角角度变量；
(2)对水下自主航行器中的垂直水听器的接收声压信号y进行与步骤(1)相同的处理，得到声源在垂直方向上相对于水下自主航行器的声源分布s(φy)和方位角φyd；
(3)根据步骤(2)得到的声源分布s(φy)，采用Bellhop程序绘制水下自主航行器当前位置对应的声场图，其中声场能量最大值所在的位置就是声源的位置；
(4)将步骤(2)得到的方位角φyd的相反数作为水下自主航行器前进的俯仰角；
(5)水下自主航行器从当前位置w0开始沿着步骤(1)得到的方位角φxd在水平方向上前进一段设定的距离l1到达下一个位置w1，重复执行步骤(1)～(4)得到位置w1对应的方位角φxd、俯仰角-φyd和声场图；比较位置w0和w1对应的声场图中的能量最大值：
(5.1)如果位置w0对应的声场图中的能量最大值更大，则返回位置w0并继续沿着返回方向前进距离l1到达位置w-1，再比较位置w-1和w0对应的声场图中的能量最大值：
(5.1.1)如果位置w0对应的声场图中的能量最大值更大，则返回位置w0；
(5.1.2)如果位置w-1对应的声场图中的能量最大值更大，则继续沿返回方向前进距离l1，直到下一个位置wk-1对应的声场图中的能量最大值比上一个位置wk小，则返回上一个位置wk；
(5.2)如果位置w1对应的声场图中的能量最大值更大，则继续沿原方向前进距离l1，直到下一个位置wk+1对应的声场图中的最大声源能量值比上一个位置wk小，则返回上一个位置wk；
(6)重新执行步骤(1)～(4)得到水下自主航行器当前位置对应的方位角φxd、俯仰角-φyd，水下自主航行器沿着方位角φxd的方向以俯仰角-φyd向声源前进，每前进一段设定的水平距离l2，重新执行步骤(1)～(4)得到当前位置对应的水平方位角φxd、俯仰角-φyd，根据新的方位角和俯仰角前进，直到最终到达声源。
进一步地，所述步骤(1)包括以下子步骤：
(1.1)计算波束形成加权向量C(φx)为：
Figure BDA0002474101670000031
其中，M为水平水听器阵元数目，c为声波传播速度，j为虚数单位，π为圆周率，f为声源频率，d0为水平水听器阵列阵元间隔，上标H为共轭转置运算符；
(1.2)计算常规波束形成输出y(φx)为：
y(φx)＝C(φx)Hx
(1.3)计算空间功率谱p(φx)为：
p(φx)＝E{|C(φx)Hx|2}
其中，函数E{}是取平均，||是取模；
(1.4)根据步骤(1.3)得到的p(φx)采用解卷积波束形成算法，得到声源分布s(φx)的迭代序列：
Figure BDA0002474101670000032
其中，
Figure BDA0002474101670000033
为方位角角度变量φx为90度的空间功率谱，i表示迭代次数；
(1.5)步骤(1.4)得到的声源分布s(φx)的迭代序列的最大值对应的角度为方位角φxd。
本发明的有益效果是：本发明是一种基于解卷积算法的声源定位技术，通过水声传播收发互易性，实现水下声源的中远距离定位，具有以下特点：
1)解卷积算法具有窄的波束和低的旁瓣，可以更加精确地定位声源的方位角；
2)本发明利用解卷积算法的高分辨力和高增益，可以探测远场目标，极大地扩展了声源目标探测范围，增加了水下自主航行器的活动范围；
3)基于解卷积算法的水下自主航行器回坞方法，采用重复搜索的方式，可以定位运动声源的位置。
附图说明
图1是常规波束形成和解卷积的空间功率谱；
图2是声源深度为21米的声场图；
图3是水下自主航行器距离声源1100米、1000米和900米的声场图；其中，图3a、3c和3e是使用常规波束形成算法的距离声源1100米、1000米和900米的声场图，图3b、3d和3f是使用解卷积算法的距离声源1100米、1000米和900米的声场图；
图4是水下自主航行器距离声源700米、500米、300米、100米和50米的声场图。图4a、4c、4e、4g和4i是使用常规波束形成算法的距离声源700米、500米、300米、100米和50米的声场图，图4b、4d、4f、4h和4j是使用解卷积算法的距离声源700米、500米、300米、100米和50米的声场图；
图5是SWellEx-96水声实验环境参数示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。
参照图1～图5，一种基于解卷积算法的水下自主航行器回坞方法的步骤如下：
(1)声源位置搜索定位：当水下自主航行器移动或者悬停时，通过常规波束形成算法对平面水听器阵列中的水平水听器的接收信号进行处理得到空间功率谱p(φx)，利用解卷积波束形成算法处理得到原始声源分布s(φx)，得到声源相对于水下自主航行器在水平方向上的方位角φxd；其中，φx为方位角角度变量：
(1.1)假设某时刻的接收声压信号为x＝[x1,x2,x3,...,xM]H，其中xm为第m(m＝1,2,...,M)个水听器的接收声压信号，M为水听器阵元数目；在远场平面波的条件下，波束形成加权向量C(φx)为：
Figure BDA0002474101670000041
其中，c为声波传播速度，φx为方位角角度变量，j为虚数单位，π为圆周率，f为声源频率，d0为水听器阵列阵元间隔，上标H为共轭转置运算符。
(1.2)计算常规波束形成输出y(φx)为：
y(φx)＝C(φx)Hx
(1.3)计算空间功率谱p(φx)为：
p(φx)＝E{|C(φx)Hx|2}
其中，函数E{}是取平均，||是取模；
(1.4)采用解卷积波束形成算法对p(φx)进行处理得到声源的角度分布s(φx)，如下式所示：
Figure BDA0002474101670000051
其中，
Figure BDA0002474101670000052
为声源相对于水平水听器阵列的水平方位角角度变量φx为90度的常规波束形成空间功率谱得到；n(φx)表示环境噪声，s(φx)为声源水平方向上的角度分布；根据公式(2)使用解卷积波束形成算法进行处理，得到解卷积的输出结果为迭代序列s(φx)，过程如下：
Figure BDA0002474101670000053
其中，i表示迭代次数，本发明实施例的迭代次数为20。
(1.5)步骤(1.4)得到的迭代序列s(φx)中的最大值对应的角度为声源的水平方位角φxd。
(2)对平面水听器阵列中的垂直水听器接收声压信号y进行与步骤(1)相同的处理，得到声源在垂直方向上的角度分布s(φy)和声源的垂直方位角φyd；
(3)将步骤(2)得到的声源分布s(φy)作为指向性声源的波束模式图，使用Bellhop程序绘制指向性声源的声场图来估计水下自主航行器当前位置对应声场图的能量最大值的位置，就是原始声源的位置。
(4)将步骤(2)得到的声源的垂直方位角φyd的相反数作为水下自主航行器前进的俯仰角；其中正数表示仰角，负数表示俯角；
(5)使水下自主航行器位于声场能量集中的位置，以确保水下自主航行器的接收信号具有较高的信噪比；当水下自主航行器距离声源较远时，可以采用水平搜索和曲线前进搜索的方式来确定声源位置，确保搜索结果的准确性和有效性，具体为：
水下自主航行器从当前位置w0开始沿着步骤(1)得到的方位角φxd在水平方向上前进一段设定的距离l1到达下一个位置w1，重复执行步骤(1)～(4)得到位置w1对应的方位角φxd、俯仰角-φyd1和声场图；比较位置w0和w1对应的声场图中的能量最大值：
(5.1)如果位置w0对应的声场图中的能量最大值更大，则返回位置w0并继续沿着返回方向前进距离l1到达位置w-1，再比较位置w-1和w0对应的声场图中的能量最大值：
(5.1.1)如果位置w0对应的声场图中的能量最大值更大，则返回位置w0；
(5.1.2)如果位置w-1对应的声场图中的能量最大值更大，则继续沿返回方向前进距离l1，直到下一个位置wk-1对应的声场图中的能量最大值比上一个位置wk小，则返回上一个位置wk；
(5.2)如果位置w1对应的声场图中的能量最大值更大，则继续沿原方向前进距离l1，直到下一个位置wk+1对应的声场图中的最大声源能量值比上一个位置wk小，则返回上一个位置wk；
(6)重新执行步骤(1)～(4)得到水下自主航行器当前位置对应的水平方位角φxd、俯仰角-φyd，水下自主航行器沿着声源水平方位角φxd以俯仰角-φyd向声源前进，每前进一段设定的水平距离l2，重新执行步骤(1)～(4)得到当前位置对应的水平方位角φxd、俯仰角-φyd，进行曲线前进搜索过程，最终到达声源(漂浮式或拖曳式停靠站)。
为验证基于解卷积波束形成算法的水下自主航行器回坞方法的有效性，使用SWellEx-96实验的水声环境开展仿真分析，水声环境参数如图5、表1和表2所示，图5表示海水中的声速剖面，表1表示海水中各深度的声速值，表2表示海底的声学参数。
表1：海水各深度声速
Figure BDA0002474101670000061
表2海底声学参数
Figure BDA0002474101670000062
假设声源(漂浮式或拖曳式停靠站)深度为21m，与水下自主航行器的水平距离为1000m。我们使用简正波模型来模拟水下自主航行器上面垂直线阵接收到的声场。为了便于简正波模型计算，我们假设声源发送f＝5000Hz的单频信号。水下自主航行器水深120m，上面的垂直线阵阵元数目是20个，等间隔半波长均匀布阵。我们先后使用常规波束形成算法和解卷积波束形成算法来处理垂直线阵接收信号。图1显示了常规波束形成算法和解卷积波束形成算法的空间功率谱，实线代表常规波束形成算法，虚线代表解卷积波束形成算法。常规波束形成算法结果的主瓣宽并且旁瓣高，解卷积波束形成算法结果的旁瓣很低，并且旁瓣的数量远少于常规波束形成算法。然后，使用Bellhop程序绘制声场图，设置指向性声源的波束模式图为解卷积波束形成算法的空间功率谱p(φ)，频率为5000Hz，深度为120m，水声环境参数为SWellEx-96实验环境参数，通过声场图中声场强度随深度和距离的变化来估计声源的位置。图3d显示了声场强度峰值坐标，距离为873米，深度为16米，与真实距离1000米的误差为127米，与真实深度21米的误差为5米；原因是反向传播将垂直线阵视为指向性声源，是一个不完全正确但是必要的近似。
在图3c中，我们只使用常规波束形成算法的空间功率谱作为指向性声源的波束模式图。可以发现，与解卷积波束形成算法的结果相比，常规波束形成算法的波束更宽，声源距离估计为824米，深度估计为14米。
图2显示了声源深度为21米的传播损失，可以看出，由于声线聚集，传播损失与距离和深度有关。在聚集区，声源信号的信噪比是最高的。如果水下自主航行器的原始位置并不处于聚集区，那么，水下自主航行器需要找到一条在信噪比方面的最优路径，以便能够精确地找到声源。由于水下自主航行器不知道信噪比的高低，所以它需要搜索和规划相应的路径。
当水下自主航行器移动或者悬停时，通过常规波束形成算法对平面水听器阵列中的水平水听器的接收信号进行处理得到声源的方位角φxd，以确保水下自主航行器的行驶方向始终是声源的方向。水平搜索过程可以通过每隔100米来搜寻信号强度的强弱，以便使水下自主航行器位于声场能量集中的位置，如图2所示。例如，水下自主航行器深度为120米，在距离声源1100米、1000米和900米三个地方进行水平搜索，通过Bellhop程序绘制声场图来估计每个位置声场能量的最大值，显示1000米处的声场强度值是三者之中最高的。因此，在1000米处，水下自主航行器处于能量聚集区，换句话说，当水下自主航行器的深度为120米时，水平搜索过程完成后，它距离声源的水平距离为1000米。在这个位置处，水下自主航行器进行曲线前进搜索，解卷积波束形成算法的空间功率谱主瓣所对应的角度为-8.6度。因此，水下自主航行器在这个位置前进，俯仰角φyd为8.6度。
在水下自主航行器接近声源的过程中，上述曲线前进搜索过程被重复。如图4所示，每隔一定距离，水下自主航行器重新估计声源的距离和深度，它根据空间功率谱p(φ)的主瓣所对应的角度来调整其俯仰角。图4显示了当水下自主航行器分别使用常规波束形成算法和解卷积波束形成算法绘制的声场图。在距离声源700米、500米、300米、100米和50米的情况下，随着水下自主航行器的前进，其深度基于估计信号到达角的变化而变化，它向上移动直到距离声源水平距离为50米时，然后几乎沿着水平方向到达声源(漂浮式或拖曳式停靠站)。声源估计误差如表3所示，可知，声源估计的距离和深度误差随着水下自主航行器距离声源的水平距离的减小而减小，由此说明了该方法的有效性和准确性。
表3：距离和深度误差
Figure BDA0002474101670000081
本说明书实施例所述的内容仅仅是对发明构思的实现形式的列举，本发明的保护范围不应当被视为仅限于实施例所陈述的具体形式，本发明的保护范围也及于本领域技术人员根据本发明构思所能够想到的等同技术手段。

Claims (2)

1.一种基于解卷积算法的水下自主航行器回坞方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)首先采用常规波束形成算法处理水下自主航行器中的水平水听器的接收声压信号x得到空间功率谱p(φx)，然后根据p(φx)采用解卷积波束形成算法处理得到声源分布s(φx)，最后根据s(φx)得到声源在水平方向上相对于水下自主航行器的方位角φxd；其中，φx为方位角角度变量。
(2)对水下自主航行器中的垂直水听器的接收声压信号y进行与步骤(1)相同的处理，得到声源在垂直方向上相对于水下自主航行器的声源分布s(φy)和方位角φyd等。
(3)根据步骤(2)得到的声源分布s(φy)，采用Bellhop程序绘制水下自主航行器当前位置对应的声场图，其中声场能量最大值所在的位置就是声源的位置。
(4)将步骤(2)得到的方位角φyd的相反数作为水下自主航行器前进的俯仰角。
(5)水下自主航行器从当前位置w0开始沿着步骤(1)得到的方位角φxd在水平方向上前进一段设定的距离l1到达下一个位置w1，重复执行步骤(1)～(4)得到位置w1对应的方位角φxd、俯仰角-φyd和声场图；比较位置w0和w1对应的声场图中的能量最大值：
(5.1)如果位置w0对应的声场图中的能量最大值更大，则返回位置w0并继续沿着返回方向前进距离l1到达位置w-1，再比较位置w-1和w0对应的声场图中的能量最大值：
(5.1.1)如果位置w0对应的声场图中的能量最大值更大，则返回位置w0。
(5.1.2)如果位置w-1对应的声场图中的能量最大值更大，则继续沿返回方向前进距离l1，直到下一个位置wk-1对应的声场图中的能量最大值比上一个位置wk小，则返回上一个位置wk。
(5.2)如果位置w1对应的声场图中的能量最大值更大，则继续沿原方向前进距离l1，直到下一个位置wk+1对应的声场图中的最大声源能量值比上一个位置wk小，则返回上一个位置wk。
(6)重新执行步骤(1)～(4)得到水下自主航行器当前位置对应的方位角φxd、俯仰角-φyd，水下自主航行器沿着方位角φxd的方向以俯仰角-φyd向声源前进，每前进一段设定的水平距离l2，重新执行步骤(1)～(4)得到当前位置对应的水平方位角φxd、俯仰角-φyd，根据新的方位角和俯仰角前进，直到最终到达声源。
2.如权利要求1所述基于解卷积算法的水下自主航行器回坞方法，其特征在于，所述步骤(1)包括以下子步骤：
(1.1)计算波束形成加权向量C(φx)为：
Figure FDA0002474101660000021
其中，M为水平水听器阵元数目，c为声波传播速度，j为虚数单位，π为圆周率，f为声源频率，d0为水平水听器阵列阵元间隔，上标H为共轭转置运算符；
(1.2)计算常规波束形成输出y(φx)为：
y(φx)＝C(φx)Hx
(1.3)计算空间功率谱p(φx)为：
p(φx)＝E{|C(φx)Hx|2}
其中，函数E{}是取平均，||是取模；
(1.4)根据步骤(1.3)得到的p(φx)采用解卷积波束形成算法，得到声源分布s(φx)的迭代序列：
Figure FDA0002474101660000022
其中，
Figure FDA0002474101660000023
为方位角角度变量φx为90度的空间功率谱，i表示迭代次数；
(1.5)步骤(1.4)得到的声源分布s(φx)的迭代序列的最大值对应的角度为方位角φxd。
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