CN113959448B - 一种基于改进樽海鞘群算法的水下地形辅助导航方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于改进樽海鞘群算法的水下地形辅助导航方法，包括：步骤一：制作海底数字地形图；步骤二：多波束对海底地形进行采集，形成子图；步骤三：利用改进樽海鞘群算法实现子图在海底数字地形图中位置的定位。本发明实现了利用智能群算法对水下定位进行二维匹配定位，相对传统水下定位方法，本方法不需要求函数的一阶和二阶导数、矩阵的逆等。在目标函数较为复杂的情况下，计算量较小。
Description
技术领域
本发明属于水下定位的技术领域，具体涉及一种基于改进樽海鞘群算法的水下地形辅助导航方法。
背景技术
近年来，随着我国对海洋的探索和利用，对水下潜器的定位精度、潜航时间以及隐蔽性的需求越来越高，AUV般拥有自己的视觉和感觉系统，可在水下通过遥控或自主操作方式移动，进而辅助或者代替人们去完成某些特殊的水下作业。水下潜器可分为三类，第一类是水下载人潜器HOV，这类潜器需要需要保证潜水员的安全，因而下潜深度有限且工作时间较短。第二类是水下遥控潜器ROV，送类水下潜器是无人有缆的，需要线缆来补给能源和传送命令和数据，它的工作时间可W很长，但是需要配备专口的水面母船。ROV在海底石油、天然气、矿场探测LA及海底光瓣铺设中已有广泛的应用。第三类是水下自主无人潜器AUV，这类水下潜器无人无幾，依靠自身携带推进能源，按照事先规划的航迹来完成既定任务。AUV具有高度的隐蔽性，因而成为了世界上许多军事强国的重点研究对象。送些水下潜器成功完成任务的前提是具有可靠的导航系统。
由于惯性导航系统不依赖于任何外部信息，不向外发射信号，不会暴露运载器自身的存在，不受时间、地点、天气等外界条件限制，为水下载体长时间潜航创造了条件随着惯性导航技术的发展，惯性导航系统在尺寸、可靠性、成本和功耗等方面得到不断改进，目前己经成为水下载体的自主式导航和控制中也，但惯性导航系统也有其致命缺陷，即误差随时间积累发散，为了确保运载器的水下安全航巧，运载体必须浮出水面借助其他导航技术进行周期的校准和重调，这种周期性的位置校正方式，既消耗运载体的能量，又降低了隐蔽性。为了克服上述缺点，采用地球物理信息辅助水下载体导航定位己成为研究热点，可利用的地球物理场信息包括海底地形/地貌信息、海洋重力场/重力梯度场信息和海洋地磁场信息等。
随着我国对于地球物理场信息(重为场、海洋地形/地貌、地磁场等)获取能力的提高以及地球物理场测量技术的发展、基准数据库的不断完善，采用地球物理场数据库(或信息)进行辅助导航己经成为水下载体惯性导航技术领域的一个重要发展方向。其中，利用水下地形/地貌信息导航技术源自于目前在陆地上己经成功应用的地形匹配技术，利用水下载体测深测潜传感器实时测得的数据和预先测得并构建的地形数据库信息相匹配，可以实现完全自主式的导航定位，得到高精度的水下位置信息，用以辅助主惯导系统校正误差。随着多波束测裸系统的发展和逐步应用于各种水下潜器，海底地形测量的精度越来越高，范围也越来越广，水下潜器可以更有效率地得到精度更高的海底地形原始数据库和实时扫测地形分布，多波束测深系统的这些优势都为海底地形辅助匹配导航创造了良好的条件。
海底地形匹巧辅助导航系统能够技好地应用于水下潜器的导航和定位，主要因为海底地形具有长期不变性，一旦获取形成数据库，可利用相当长时间，具有战略意义，这一点和水下地磁匹配导航、重力及重力梯度导航类似。地形匹配导航的原理简单易懂，即通过实测地形场的分布特征与背景场地形数据进行匹配，由于原始地形数据库信息中包含各个测深点的位置信息，所以通过匹配实测的地形高程分布就可以从背景场中获取实时位置信息，用来辅助主惯导修正误差。海底地形匹配导航系统的关键问题在于匹配算法，目前，水下地形匹配导航主要采用的算法有TERCOM算法和ICCP算法，这两种算法都是基于单波束测深系统的一维序列匹配，匹配所需的实时扫测高程值在潜器运行轨迹上是一系列的离散点分布，对原始地形的描述不够丰富，尤其在地形平坦区域或是相似性地形较多区域容易出现不能匹配或者误匹配情况，抗噪声能力和适用性方面有较大不足。所以随着多波束测深系统的发展以及该技术在水下潜器中的应用，就可以得到条带状的二维分布地形高程信息，他不仅丰富了原始地形信息的描述量，也弥补了单波束测深系统效率较低的不足。传统的匹配方法在实现算法之前，要进行大量的准备工作，如求函数的一阶和二阶导数、某些矩阵的逆等。在目标函数较为复杂的情况下，这一工作比较很困难，计算量比较大。因此，研究基于基于改进樽海鞘群算法的水下地形辅助导航方法变得很有意义。
发明内容
本发明针对目前的不足，提出一种基于改进樽海鞘群算法的水下地形辅助导航方法方法，实现了一种高效准确水下辅助导航方法。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
一种基于改进樽海鞘群算法的水下地形辅助导航方法方法，其特征在于，包括：
步骤一：制作海底数字地形图；
步骤二：多波束对海底地形进行采集，形成实时地形匹配图；
步骤三：根据惯导系统和其误差确认海底数字地形图的位置及大小；
步骤四：利用改进樽海鞘群算法实现子图在海底数字地形图中位置的定位；
步骤五：第k次定位结果与第k-1次定位结果之间水平位置变化与第k次和第k-1
次定位时基本导航间的水平位置变化之差应该一个阈值范围内。
优选地，在所述步骤一和步骤二中，海底数字地形图和多波束形成的子图分辨率需要相同。
优选地，子图的大小由多波束系统和AUV所处位置的水深确定。
优选地，在所述步骤四中，利用改进樽海鞘群算法的水下地形定位，其改进方法如下：
S1Circle混沌初始化樽海鞘群位置，公式如下：
S2在跟随者位置加入自适应惯性权重，公式如下：
ω＝ωs(ωs-ωc)·(T-t)/T
t为当前迭代次数，T为迭代次数。
新的追随者位置更新公式如下：
为当前代樽海鞘跟随者i在第j维空间的位置，/>分别为上一代中樽海鞘跟随者i，i-1在第j维的位置。
S3对全体樽海鞘进行遗传算法局部优化
Xnew＝a*X(1)+(1-a)*X(2)，rand＜p
Xnew＝a*(Fj-X(1))+X(1)，rand＜q
其中a为(0，1)之间的随机数，F为食物源位置，p为交叉概率，q为变异概率X(1)、X(2)为锦标赛选择个体中最优和次优的樽海鞘
S4对食物源进行随机游走
F(t)＝[0，cumsum(2r(t1)-1，cumsum(2r(t2)-1，…，cumsum(2r(tn)-1]
其中，F(t)为食物源的位置，cumsum为累加和，t为当前的迭代次数，n为最大迭代次数，r(t)为随机函数，
进行归一化：
其中，Fj表示食物源的标准化位置，aj、bj分别为第j维变量随机移动步长的最小值、最大值，分别为第j维变量第t代随机游走的最小值、最大值。
游走边界如下
其中，I随迭代次数的增加分段线性递增，
t为当前迭代次数，T为最大迭代次数，ω取决于当前代
优选地，在所述步骤四中，采取归一化相关算法作为定位适应度函数。
优选地，在所述采取归一化相关算法作为定位适应度函数中，适应度函数应取归一化相关算法的相反数，适应度函数公式如下：
其中x为海底数字地形图的水深，海底数字地形图平均水深，y为实时地形匹配图的水深，/>实时地形匹配图的平均水深。
优选地，在所述S3中，对遗传算法优化的樽海鞘个体与未优化的个体适应度比较，采取贪婪策略选取适应度好的樽海鞘个体。
优选地，所述步骤四中包括如下操作：
S4.1设置种群规模N，迭代次数T，问题维度dim，权重因子初始值ωs，最终值ωf，交叉变异概率p、q；
S4.2利初始化规模为N，维数是dim的樽海鞘群，由此产生N块候选图像块；
S4.3排序：将群体中按照ρ(i)排序，相似度值大的一半视为领导者，另一半视为跟随者；
S4.4利用改进后的樽海鞘群算法更新领导者与跟随者位置；
S4.5计算更新后种群的适应度值，并更新食物源位置；
S4.6重复S3.3-S3.5，如果达到设置的精度要求或规定的最大迭代次数，则终止算法，输出相似度最高的位置；
S4.7将第k次定位结果与第k-1次定位结果之间水平位置变化与第k次和第k-1次定位时基本导航间的水平位置变化之差与阈值进行比较；如果其差小于阈值，则匹配成功，如果大于阈值则在此位置进行第二次次匹配，如第二个匹配仍然大于阈值，则放弃此位置的匹配，进行下一地点匹配。
上述技术方案可以得到以下有益效果：
(1)利用了更加丰富的原始地形信息进行地形匹配，增加了匹配的精度和成功率。传统的匹配方法在实现算法之前，要进行大量的准备工作，如求函数的一阶和二阶导数、某些矩阵的逆等。在目标函数较为复杂的情况下，这一工作比较很困难，计算量比较大。因此，研究基于基于改进樽海鞘群算法的水下地形辅助导航方法变得很有意义。
(2)实现了由定位算法由一维向二维的转变。
(3)避免了求函数的一阶和二阶导数、某些矩阵的逆等，减少了计算量。
(4)采用樽海鞘群搜索策略，避免了传统的遍历全部的搜索方法减少了计算量。
(5)在基本的樽海鞘群算法的基础上，引入Circle映射、遗传算法、自适应惯性权重、随机游走策略，来提高算法的全局搜索能力和跳出局部最优能力。改进后的算法在8个测试函数和水下地形匹配中的整体效果优于原始算法。
附图说明
图1为水下辅助定位流程图；
图2为改进樽海鞘法定位原理图；
图3地形一三维地形图；
图4地形一匹配效果图；
图5地形二三维地形图；
图6地形二匹配效果图；
图7地形导航效果图。
具体实施方式
下面结合附图以及具体实施方式对本发明作进一步详细说明：
本发明公开了一种基于改进樽海鞘群算法的水下地形辅助导航方法，包括如下步骤：
S1构建海底数字地形图。
如图1、2所示，选用了美国国家海洋和大气管理局数据库中的东经127.528°-128.205°，北纬27.328°-28.005°海底地形高程数据作为典型测试区域，经4格点样条函数内插形成100m规则格网高程地形数据，海底数字地形图大小为752*752。
S2多波束获取实时地形匹配面。
选取海底数字地形图中50*50子图加入1dB，5dB，10dB，15dB信噪比代替多波束获取的实时地形匹配面，海底数字地形图和多波束形成的子图分辨率相同。
S3选取300*300格网作为搜索范围，搜索中心为惯导系统提供的位置(惯导系统基本导航误差特性：0均值，0.05倍距离的高斯白噪音)。
S4利用改进后的樽海鞘群算法进行水下地形定位。
S4.1设置种群规模100，迭代次数150，问题维度2，权重因子初始值ωs，最终值ωf，交叉变异概率p、q，由此产生50块候选图像块。
S4.2排序：将群体按照ρ(i)排序，相似度值大的一半视为领导者，另一半视为跟随者。
S4.3利用改进后的樽海鞘群算法更新领导者与跟随者位置。
S4.4计算更新后种群的适应度值，并更新食物源位置。
S4.5重复S4.2-S4.4，如果达到设置的精度要求或规定的最大迭代次数，则终止算法，输出相似度最高的位置，效果如图4、图6。
S4.6每100格网进行定位一次，在每个真实位置范围加入10dB信噪比模拟ADCP的实时扫描匹配图。将第k次定位结果与第k-1次定位结果之间水平位置变化与第k次和第k-1次定位时基本导航间的水平位置变化之差与阈值进行比较。如果其差小于10，则匹配成功，如果大于10则在此位置进行第二次次匹配，如第二个匹配仍然大于10，则放弃此位置的匹配，进行下一地点匹配如图7。
S5第k次定位结果与第k-1次定位结果之间水平位置变化与第k次和第k-1次定位时基本导航间的水平位置变化之差在一个阈值范围内。
其中，继续参考图2所示，改进的樽海鞘算法如下：
引入Circle映射初始化樽海鞘个体位置，增加初始种群的多样性。公式如下：
其中，t为当前迭代次数，T为迭代次数。
通过遗传算法优化樽海鞘个体位置更新方式，增强算法的全局搜索和局部开发能力。在追随者位置更新公式中引入自适应惯性权重，使算法全局搜索和局部搜索能力得到更好的平衡。公式如下：
ω＝ωs(ωs-ωc)·(T-t)/T
其中，t为当前迭代次数，T为迭代次数。
对全体樽海鞘进行遗传算法局部优化，优化公式如下：
Xnew＝a*X(1)+(1-a)*X(2)，rand＜p
Xnew＝a*(Fj-X(1))+X(1)，rand＜q
其中，a为(0，1)之间的随机数，F为食物源位置，p为交叉概率，q为变异概率X(1)、X(2)为锦标赛选择个体中最优和次优的樽海鞘。
对食物源进行随机游走，公式如下：
F(t)＝[0，Cumsum(2r(t1)-1，cumsum(2r(t2)-1，…，cumsum(2r(tn)-1]
其中，F(t)为食物源的位置，cumsum为累加和，t为当前的迭代次数，n为最大迭代次数，r(t)为随机函数：
进行归一化
其中，Fj表示食物源的标准化位置，aj、bj分别为第j维变量随机移动步长的最小值、最大值，分别为第j维变量第t代随机游走的最小值、最大值。
在采取所述归一化相关算法作为定位适应度函数中，适应度函数取归一化相关算法的相反数，适应度函数公式如下：
其中x为海底数字地形图的水深，海底数字地形图平均水深，y为实时地形匹配图的水深，/>实时地形匹配图的平均水深。
游走边界如下：
其中，I随迭代次数的增加分段线性递增：
t为当前迭代次数，T为最大迭代次数，ω取决于当前代数：
随机游走对食物源进行扰动，增加算法后期跳出局部最优，通过对8个基准测试函数进行仿真实验来评估改进算法的寻优能力，结果如下表1,种群为50，迭代次数150，每个测试函数独立进行30次。
表1：基准测试函数
从表3中可以看出对于5个单峰函数(F1-F5)，ISSA(本文所提出的樽海鞘群改进方法)在求解F1-F4的精度时平均值和最优值获得了理论最优值0；对于多峰函数F6、F7、F8，ISSA和CASSA(基于疯狂自适应的樽海鞘群算法)在求解F6、F8的精度时获得了理论最优值0。ISSA的标准差始终比SCSSA(正弦余弦算法的樽海鞘群算法)和SSA(樽海鞘群算法)算法小，在单峰函数上ISSA比CASSA在F1-F4函数上标准差小，这说明ISSA在低维和高维基准函数的寻优求解有着很好的稳定性，寻优能力和跳出局部最优的能力也比其他算法好。
表3：各算法的寻优结果
两个地形在不同信噪比情况下分别进行30次地形匹配，地形一三维地形图和匹配效果图参见体3、4，地形二三维地形图和匹配效果图参见图5、6。从表4、表5、表6、表7可以看出ISSA在水下地形定位上的成功率远高于其他两种算法(X、Y方向误差小于5格网认为匹配成功)，ISSA在圆概率误差也比其他两种算法小，但对于水下定位来说还是比较大，原因是在定位过程中，算法陷入局部最优，导致其中几次的定位结果与真实位置相差太大。
从表7中可以看出，在利用S4.6方法进行的水下辅助导航，修正后的航迹与真实航迹误差始终在5个格网之内。
表4：地形一匹配成功率
表5：地形二匹配成功率
表5续表
表6：圆概率误差
表7：水下导航误差
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Claims (7)
1.一种基于改进樽海鞘群算法的水下地形辅助导航方法，其特征在于：包括：
步骤一：制作海底数字地形图；
步骤二：多波束对海底地形进行采集，形成实时地形匹配图；
步骤三：根据惯导系统和惯导系统误差确认海底数字地形图的位置及大小；
步骤四：利用改进樽海鞘群算法实现子图在海底数字地形图中位置的定位；
利用改进樽海鞘群算法的水下地形定位，其改进方法如下：
S1Circle混沌初始化樽海鞘群位置，公式如下：
S2在跟随者位置加入自适应惯性权重，公式如下：
ω＝ωs(ωs-ωc)·(T-t)/T
其中，t为当前迭代次数，T为迭代次数；
新的追随者位置更新公式如下：
其中，为当前代樽海鞘跟随者i在第j维空间的位置，/>分别为上一代中樽海鞘跟随者i，i-1在第j维的位置；
S3对全体樽海鞘进行遗传算法局部优化
Xnew＝a*X(1)+(1-a)*X(2)，rand＜p
Xnew＝a*(Fj-X(l))+X(l)，rand＜q
其中，a为(0，1)之间的随机数，F为食物源位置，p为交叉概率，q为变异概率X(1)、X(2)为锦标赛选择个体中最优和次优的樽海鞘；
S4对食物源进行随机游走
F(t)＝[0，cumsum(2r(t1)-1，cumsum(2r(t2)-1，…，cumsum(2r(tn)-1]
其中，F(t)为食物源的位置，cumsum为累加和，t为当前的迭代次数，n为最大迭代次数，r(t)为随机函数，
进行归一化：
其中，Fj表示食物源的标准化位置，aj、bj分别为第j维变量随机移动步长的最小值、最大值，分别为第j维变量第t代随机游走的最小值、最大值；
游走边界如下
其中，I随迭代次数的增加分段线性递增：
t为当前迭代次数，T为最大迭代次数，ω取决于当前代数
步骤五：第k次定位结果与第k-1次定位结果之间水平位置变化与第k次和第k-1次定位时基本导航间的水平位置变化之差在一个阈值范围内。
2.根据权利要求1一种基于改进樽海鞘群算法的水下地形辅助导航方法，其特征在于：在所述步骤一和步骤二中，海底数字地形图和多波束形成的子图分辨率相同。
3.根据权利要求2所述的一种基于改进樽海鞘群算法的水下地形辅助导航方法，其特征在于：所述子图的大小由多波束系统和AUV所处位置的水深确定。
4.根据权利要求1所述的一种基于改进樽海鞘群算法的水下地形辅助导航方法，其特征在于：在所述步骤四中，采取归一化相关算法作为定位适应度函数。
5.根据权利要求4所述的一种基于改进樽海鞘群算法的水下地形辅助导航方法，其特征在于：在采取所述归一化相关算法作为定位适应度函数中，适应度函数取归一化相关算法的相反数，适应度函数公式如下：
其中x为海底数字地形图的水深，海底数字地形图平均水深，y为实时地形匹配图的水深，y实时地形匹配图的平均水深。
6.根据权利要求1所述的一种基于改进樽海鞘群算法的水下地形辅助导航方法，其特征在于：在所述S3中，对遗传算法优化的樽海鞘个体与未优化的个体适应度比较，采取贪婪策略选取适应度好的樽海鞘个体。
7.根据权利要求1所述的一种基于改进樽海鞘群算法的水下地形辅助导航方法，其特征在于：所述步骤四中包括如下操作：
S4.1设置种群规模N，迭代次数T，问题维度dim，权重因子初始值ωs，最终值ωf，交叉变异概率p、q；
S4.2利初始化规模为N，维数是dim的樽海鞘群，由此产生N块候选图像块；
S4.3排序：将群体中按照ρ(i)排序，相似度值大的一半视为领导者，另一半视为跟随者；
S4.4利用改进后的樽海鞘群算法更新领导者与跟随者位置；
S4.5计算更新后种群的适应度值，并更新食物源位置；
S4.6重复S3.3-S3.5，如果达到设置的精度要求或规定的最大迭代次数，则终止算法，输出相似度最高的位置；
S4.7将第k次定位结果与第k-1次定位结果之间水平位置变化与第k次和第k-1次定位时基本导航间的水平位置变化之差与阈值进行比较；如果其差小于阈值，则匹配成功，如果大于阈值则在此位置进行第二次次匹配，如第二个匹配仍然大于阈值，则放弃此位置的匹配，进行下一地点匹配。
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