CN116740904A - 一种用于北斗一体机的船舶姿态告警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种用于北斗一体机的船舶姿态告警方法，包括：船舶姿态监控部分和告警救援部分；其中，船舶姿态监控部分通过人工手动告警、船舶初始状态异常告警以及船舶预测姿态告警三种方法，判断是否告警并将告警信息传递给告警救援部分；告警救援部分收到告警信息后，通过北斗卫星发送告警信息，并协助救援。本发明仅通过安装在船舶上的北斗一体机的卫星定位于北斗短报文通信功能满足船舶的姿态监控与遇险告警功能。
Description
技术领域
本发明涉及一种船舶姿态告警方法，特别是一种用于北斗一体机的船舶姿态告警方法。
背景技术
随着海上经济的日益发展，海上活动的种类和逐渐趋于繁多。由于受到天气以及洋流的影响，海洋环境复杂多变，如何准确获取船舶的状态信息成为了保障海上活动的安全性的重要问题。北斗卫星导航系统(Beidou Navigation Satellite System,BDS)目前已实现了可用范围的全球覆盖。北斗短报文通信功能是BDS的重要功能之一，地面终端可以通过北斗短报文功能直接通过卫星信号与其他地面终端进行双向的信息传递，可用于应急情况下的紧急通讯。目前船舶上通常装载北斗一体机设备，北斗一体机是一种组合导航和通信终端，可以根据全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)与惯性导航系统的观测信息及它们的组合结果，为船舶提供足够精准可靠的定位、导航、授时(Positioning Navigating Timing,PNT)信息，并在任何区域均能够通过北斗短报文功能实现数据通信。
当遭遇海上恶劣天气时，强劲的风浪会导致船只的剧烈摇晃，甚至出现船舶倾翻等遇险事故。现有的船舶姿态告警方法无法兼顾姿态估计精度与告警速度，其中实时的船舶姿态估计方法无法实现船舶姿态的预测，船舶遇险告警不及时，而基于IMU(惯性测量单元，Inertial Measurement Unit)数据的船舶姿态预测方法存在姿态误差积累的问题，船舶在远海区域航行作业时该问题将更为突出。其次，现有的船舶姿态告警方法仅在检测到船舶姿态异常时向本船作业人员发出告警，告警信息无法有效地与其他对象进行交互并协助救援。
现有专利申请文件《一种用于船载北斗一体机倾斜监测的方法》中，通过船载北斗一体机获取的传感器观测数据计算该北斗一体机的位置、速度以及加速度信息，并根据上述信息基于运动分析计算北斗一体机的倾斜角并判断其倾斜角是否大于阈值，然后利用抗差卡尔曼滤波进行GNSS/IMU观测信息的融合并执行船舶运动约束，最终得到信息融合后的一体机倾斜角并判断是否大于阈值以及是否需要告警。但这种基于运动模型分析推导的船舶姿态告警方法存在过于粗略的问题：一是由于船舶姿态并非直接得出而是通过船舶运动分析进行推导得出，在船舶剧烈摇晃时其姿态测定结果可能存在较大的误差；而是该方法的告警仅针对北斗一体机的倾斜向船上作业人员进行告警，缺少向外界通信的功能，无法提供对船舶遇险搜救的帮助，因此该方法无法实现船舶远海作业时的遇险告警功能。
发明内容
发明目的：本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种用于北斗一体机的船舶姿态告警方法。
为了解决上述技术问题，本发明公开了一种用于北斗一体机的船舶姿态告警方法，包括：船舶姿态监控部分和告警救援部分；其中，船舶姿态监控部分通过人工手动告警、船舶初始状态异常告警以及船舶预测姿态告警三种方法，判断是否告警并将告警信息传递给告警救援部分；告警救援部分收到告警信息后，通过北斗卫星发送告警信息，并协助救援。
进一步的，所述的船舶姿态监控部分，具体包括：
步骤1，判断是否进行手动告警，若选择手动告警，则直接进入告警救援部分，否则进入步骤2；
步骤2，利用嵌入北斗一体机的IMU的观测数据判断船舶初始估计姿态是否出现异常观测值，若异常则进入告警救援部分，否则进入步骤3；
步骤3，根据GNSS观测值基于伪距单点定位确定船舶位置；
步骤4，采用自适应卡尔曼滤波的TDCP与IMU组合导航进行船舶精确姿态估计，得到基于组合导航的船舶姿态估计结果；
步骤5，基于VMD-LSTM的船舶姿态预测及告警。
进一步的，步骤2所述的利用嵌入北斗一体机的IMU的观测数据判断船舶初始估计姿态是否出现异常观测值，具体包括：
步骤2-1，IMU观测数据获取：根据北斗一体机的IMU中的加速度计及陀螺仪获取的数据进行力学编排，得到历元k基于IMU观测的船舶姿态：
其中，表示历元k船舶的纵摇角，/>表示历元k船舶的横摇角，/>表示历元k船舶的首摇角；
步骤2-2，检验船舶姿态是否出现异常：对船舶的纵摇角和横摇角进行检测，和ωtre分别表示船舶最大安全纵摇角和最大安全横摇角，当/>或/>时，则判定为出现异常观测值，即船舶姿态处于不安全状态，立即进入告警救援部分。
进一步的，步骤3所述的根据GNSS观测值基于伪距单点定位确定船舶位置，具体包括：
设北斗一体机中的GNSS接收机在当前时刻的可见卫星数为第j颗可见卫星在地心地固坐标系中的坐标为/>第j颗可见星所对应的伪距观测值为/>对每一颗可见卫星，满足如下伪距观测方程：
其中，和/>分别为GNSS接收机钟差和卫星钟差，/>和/>分别表示当前历元k的电离层误差、对流层误差和未建模误差，Pk为GNSS接收机在地心地固坐标系中的坐标；联立所有可见卫星的伪距观测方程，当/>时，求解出当前历元北斗一体机所处的位置Pk。
进一步的，步骤4所述的采用自适应卡尔曼滤波的TDCP与IMU组合导航进行船舶精确姿态估计，具体包括：
步骤4-1，使用历元间差分载波相位TDCP求解北斗一体机移动速度，具体包括：
设当前历元k的每一颗可见星所对应的载波相位观测值为上一历元的载波相位观测值为/>当前历元与上一历元的可见星在地心地固坐标系中的坐标分别为/>和/> 对每一颗可见卫星，满足如下TDCP观测方程：
其中，载波相位差 为当前历元GNSS接收机与卫星j之间的单位向量，/>为卫星j的历元间位移，/>c为光速，λ为载波波长，/>为历元间北斗一体机位移；联立所有可见卫星的TDCP观测方程，当/>时，求得当前历元k的北斗一体机移动速度Vk如下：
其中，Δt为GNSS接收机采样间隔。
步骤4-2，构建自适应卡尔曼滤波估计船舶姿态，具体包括：
自适应卡尔曼滤波的递推公式表示为：
Xk,k-1＝Φk,k-1Xk-1
其中，Xk,k-1为由历元k-1状态预测的一步预测状态向量，Φk,k-1表示状态转移矩阵；
Xk-1的方差协方差矩阵∑k,k-1如下：
其中，Qk-1为运动模型误差方差矩阵；
预测残差Resk如下：
Resk＝Zk-HkXk,k-1
其中，Zk为观测向量，即为步骤4-1中北斗一体机移动速度Vk，Hk为观测矩阵；
增益矩阵Kk如下：
其中，Rk为观测噪声矩阵，μk表示自适应因子；
自适应因子根据误差判别统计量进行构造：
其中M为常数，tr(·)为矩阵的迹，为误差判别统计量：
状态更新为：
Xk＝Xk-1+KkResk
其中，Xk为估计状态向量；卡尔曼滤波估计状态的协方差矩阵∑k，如下：
其中，I为单位阵，；
最终得出当前历元k下的最终状态估计结果Xk，其中包括基于组合导航的船舶姿态估计结果其中/>ωk和θk分别表示经过自适应卡尔曼滤波估计得到的船舶姿态，即船舶纵摇角、横摇角和首摇角。
进一步的，步骤5所述的基于VMD-LSTM的船舶姿态预测及告警，具体包括：
步骤5-1，构建船舶姿态序列：统计设定时间段内的船舶姿态，其中包含d个历元的基于组合导航的船舶姿态估计结果，船舶姿态序列为：A＝[Ak-d Ak-d+1 Ak-d+2…Ak]；
步骤5-2，基于变分模态分解VMD方法对船舶姿态序列进行分解：首先选取参数，其中包括分解个数m以及惩罚函数α；然后基于变分模态分解VMD方法对船舶姿态序列进行分解，得到模态分量IMF1、IMF2…IMFn和残差信号ξn；
进一步的，所述的分解个数m以及惩罚函数α，设置m为7，α为100。
步骤5-3，基于长短期记忆递归神经网络LSTM进行训练和预测：
使用训练数据集预训练长短期记忆递归神经网络LSTM模型，对模态分量以及残差信号的时序规律进行学习，并根据训练结果调整LSTM模型的参数；
使用步骤5-2中得到的模态分量和残差信号，通过预训练的LSTM模型进行预测，将预测结果进行叠加得到基于船舶历史姿态数据的船舶姿态预测结果： 其中，/>表示基于船舶历史姿态数据预测的船舶的纵摇角，/>表示基于船舶历史姿态数据预测的船舶的横摇角，/>表示基于船舶历史姿态数据预测的船舶的首摇角；
步骤5-4，基于船舶历史姿态数据预测的船舶横摇角判定是否告警：
当或/>时，则判定异常，立即进入告警救援部分，否则，不进行告警，返回步骤1。
进一步的，所述的告警救援部分，具体包括：
步骤b1：基于北斗短报文的告警信息播发：当告警救援部分收到姿态监控部分发出的告警信息时，告警船舶上的北斗一体机首先将预先设定的接收方ID号以及步骤3中计算得到的船舶位置，进行信号加密后通过北斗卫星转发给地面中心站；地面中心站接收到信号后，交由北斗卫星进行广播；接收方的北斗一体机对信号进行解调后收到告警船舶发送的告警信息；
步骤b2：基于北斗短报文持续监控并播发位置信息：首次发送告警信息后，北斗短报文通信功能保持开启；当暂未接收到救援响应信息时，重复进行基于伪距单点定位的船舶位置估计，并通过北斗短报文进行遇险位置的实时发送更新，当接收到含救援响应信息的北斗短报文后，根据救援信息的指示开启与北斗一体机联动的声光设备。
有益效果：
1，本发明构建了北斗一体机的船舶遇险自动告警功能，仅通过安装在船舶上的北斗一体机的卫星定位于北斗短报文通信功能满足船舶的姿态监控与遇险告警功能。
2，本发明采用了不需要GNSS基站也能够实时高精度计算船舶姿态的TDCP/IMU组合(TDCP，历元间差分载波相位，Time-differenced Carrier Phase)船舶姿态监测方法，并根据TDCP/IMU组合导航系统所获取的船舶姿态信息基于VMD-LSTM方法(VMD，变分模态分解，Variational Mode Decomposition；LSTM，长短期记忆递归神经网络，Long Short TermMemory)进行姿态的短期预测。
3，本发明采用北斗短报文实现告警信息的远程通信，并持续通过北斗短报文发送北斗一体机所在的实时位置。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明做更进一步的具体说明，本发明的上述和/或其他方面的优点将会变得更加清楚。
图1为本发明的总体流程示意图。
具体实施方式
本发明提出了一种用于北斗一体机的船舶姿态告警方法旨在构建北斗一体机的船舶遇险自动告警功能，仅通过安装在船舶上的北斗一体机的卫星定位于北斗短报文通信功能满足船舶的姿态监控与遇险告警功能需求。如图1所示，具体技术方案如下：
一、船舶姿态监控部分：
第一步：判断是否进行手动告警：由船上作业人员人工判断是否进行手动告警，当船舶出现电力系统中断、动力系统故障等问题时可启用手动告警。若选择手动告警，则直接进入告警救援模块；若无手动告警操作，则进入下一步。
第二步：利用嵌入北斗一体机的IMU的观测数据判断船舶初始估计姿态是否出现异常观测值，其步骤包括：
(1)IMU观测数据获取。根据IMU中的加速度计及陀螺仪获取的数据进行力学编排，得到历元k基于IMU观测的船舶姿态其中/>表示历元k船舶的纵摇角，/>表示历元k船舶的横摇角，/>表示历元k船舶的首摇角。
(2)检验船舶姿态是否出现异常。对船舶的纵摇角和横摇角进行检测，和ωtre分别表示船舶最大安全纵摇角和最大安全横摇角，当船舶姿态角超过这两个限值时，即或/>时，认为船舶姿态处于不安全状态，立即进入告警模式，反之认为当前的初始姿态未出现异常观测值。
第三步：根据GNSS观测值基于伪距单点定位确定船舶位置：GNSS接收机在当前时刻的可见卫星数为可见星在地心地固坐标系中的坐标/> 每一颗可见星所对应的伪距观测值为/>对每一颗可见卫星，均能满足伪距观测方程/>其中/>和/>分别为接收机钟差和卫星钟差，/>分别表示当前时刻的电离层误差、对流层误差以及未建模误差，而Pk为GNSS接收机在地心地固坐标系中的坐标。联系所有可见卫星的伪距方程，当/>时，可以求解出当前历元北斗一体机所处的位置Pk。
第四步：基于自适应卡尔曼滤波的TDCP/IMU组合导航进行船舶精确姿态估计，其步骤包括：
(1)TDCP速度求解。当前历元k的每一颗可见星所对应的载波相位观测值为上一历元的载波相位观测值为/>当前历元与上一历元的可见星在地心地固坐标系中的坐标分别为/> 和对每一颗可见卫星，均能满足TDCP观测方程其中/> 为当前历元接收机与卫星j之间的单位向量，/>为卫星j的历元间位移，/> c为光速，λ为载波波长，而/>为历元间北斗一体机位移。因此联系所有可见卫星的TDCP方程，当/>时，可以求得当前历元k的北斗一体机移动速度/> Δt为接收机采样间隔，通常选择0.1秒或1秒。
(2)自适应卡尔曼滤波构建。自适应卡尔曼滤波的递推公式可以表示为：Xk,k-1＝Φk,k-1Xk-1，其中Xk,k-1为由历元k-1状态预测的一步预测状态向量，Φk,k-1表示状态转移矩阵。Xk-1的方差协方差矩阵Qk-1为运动模型误差方差矩阵。Resk＝Zk-HkXk,k-1，Zk为观测向量，此处观测向量输入为TDCP求解的速度Vk，Hk为观测矩阵，Resk为预测残差。/> Kk和Rk分别为增益矩阵和观测噪声矩阵，μk表示自适应因子，根据公式/>进行构造，其中m为常数，通常为1～1.5，tr(·)为矩阵的迹，/>为误差判别统计量，表示为/>(参考：刘正午，孙蕊，蒋磊.基于伪距残差和新息的GNSS/IMU抗差自适应定位算法[J/OL].北京航空航天大学学报.https://doi.org/10.13700/j.bh.1001-5965.2022.0389)。状态更新为：Xk＝Xk-1+KkResk,Xk为估计状态向量。/>∑k为卡尔曼滤波估计状态的协方差矩阵，I为单位向量。最终得出当前历元k下的最终状态估计结果Xk,其中包括基于组合导航的船舶姿态估计结果/>其中/>ωk、θk分别表示组合导航求解的更为精确的船舶纵摇角、横摇角和首摇角。
第五步：基于VMD-LSTM的船舶姿态预测及告警，其步骤包括：
(1)构建船舶姿态时序序列。统计一定时间段内的船舶姿态角，其中包含d个历元的组合导航姿态估计结果，A＝[Ak-d Ak-d+1 Ak-d+2…Ak]。
(2)基于VMD方法对船舶姿态序列进行分解。首先为VMD选取合适的参数，其中包括分解个数q以及惩罚函数α。通常设置q为7，α为100；然后对每个模态俊通过希尔伯特变换进行相关分析信号的计算，得到单向频谱；在通过将频谱与调谐到相应的估计中心频率的指数相混频，将各模态的频谱均移动至基带；最后根据求解各模态信号的高斯平滑度来估计信号的带宽，完成对船舶姿态序列的分解，得到IMF1、IMF2…IMFn等模态分量和残差信号ξn，完成船舶姿态数据的平稳化处理(参考：Dragomiretskiy K,Zosso D.Variational ModeDecomposition[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2014,62(3):531-544.)。
(3)基于LSTM的训练和预测。事先使用LSTM模型训练对各个IMF分量以及残差信号的时序规律进行学习，对于输入的数据，LSTM先前向计算每个神经元的输出值，再反向计算每个神经元的误差值，并将误差项向上一层传播，最后根据相应的误差项计算并调整每个权重的梯度，最终完成LSTM的训练，构建出IMF分量的时序关系。使用时将VMD分解后的IMF分量和残差信号通过LSTM模型进行时序预测，得到各分量预测出的信号强度。最终将所预测的信号进行叠加得到基于船舶历史姿态数据的船舶预测姿态
(4)基于船舶横摇角预测值判定是否告警。当或/>时，认为船舶姿态即将出现危险，立即转入告警模式；反之则认为船舶姿态暂时没有危险，不进行告警，返回第一步。
二、告警救援部分
第一步：基于北斗短报文的告警信息播发。当检测到船舶姿态异常需要告警时，北斗一体机首先将预先设定的接收方ID号以及船舶位置申请信号加密后通过北斗卫星转发入站、地面中心站接收到用户发送的通讯申请信号后，经脱密和加密后加入广播电文中，并由卫星广播给用户。所选定用户接收机对电文进行解调后即可收到船舶发送的告警信息。
第二步：基于北斗短报文持续监控并播发位置信息。首次发送告警信息后，北斗短报文通信功能保持开启。当暂未接收到救援响应信息时，重复进行基于伪距单点定位的船舶位置估计，并通过北斗短报文进行遇险位置的实时发送更新。为保证北斗一体机告警救援的续航能力，采用低频定位和通信，5分钟进行一次定位和北斗短报文告警信息的发送。当接收到含救援响应信息的北斗短报文后，根据救援信息的指示开启与北斗一体机联动的声光设备，便于救援人员搜寻船舶所在位置。
具体实现中，本申请提供计算机存储介质以及对应的数据处理单元，其中，该计算机存储介质能够存储计算机程序，所述计算机程序通过数据处理单元执行时可运行本发明提供的一种用于北斗一体机的船舶姿态告警方法的发明内容以及各实施例中的部分或全部步骤。所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，ROM)或随机存储记忆体(random access memory，RAM)等。
本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明实施例中的技术方案可借助计算机程序以及其对应的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明实施例中的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以计算机程序即软件产品的形式体现出来，该计算机程序软件产品可以存储在存储介质中，包括若干指令用以使得一台包含数据处理单元的设备(可以是个人计算机，服务器，单片机，MUU或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本发明提供了一种用于北斗一体机的船舶姿态告警方法的思路及方法，具体实现该技术方案的方法和途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。
Claims (10)
1.一种用于北斗一体机的船舶姿态告警方法，其特征在于，包括：船舶姿态监控部分和告警救援部分；其中，船舶姿态监控部分通过人工手动告警、船舶初始状态异常告警以及船舶预测姿态告警三种方法，判断是否告警并将告警信息传递给告警救援部分；告警救援部分收到告警信息后，通过北斗卫星发送告警信息，并协助救援。
2.根据权利要求1所述的一种用于北斗一体机的船舶姿态告警方法，其特征在于，所述的船舶姿态监控部分，具体包括：
步骤1，判断是否进行手动告警，若选择手动告警，则直接进入告警救援部分，否则进入步骤2；
步骤2，利用嵌入北斗一体机的IMU的观测数据判断船舶初始估计姿态是否出现异常观测值，若异常则进入告警救援部分，否则进入步骤3；
步骤3，根据GNSS观测值基于伪距单点定位确定船舶位置；
步骤4，采用自适应卡尔曼滤波的TDCP与IMU组合导航进行船舶精确姿态估计，得到基于组合导航的船舶姿态估计结果；
步骤5，基于VMD-LSTM的船舶姿态预测及告警。
3.根据权利要求2所述的一种用于北斗一体机的船舶姿态告警方法，其特征在于，步骤2所述的利用嵌入北斗一体机的IMU的观测数据判断船舶初始估计姿态是否出现异常观测值，具体包括：
步骤2-1，IMU观测数据获取：根据北斗一体机的IMU中的加速度计及陀螺仪获取的数据进行力学编排，得到历元k基于IMU观测的船舶姿态：
其中，表示历元k船舶的纵摇角，/>表示历元k船舶的横摇角，/>表示历元k船舶的首摇角；
步骤2-2，检验船舶姿态是否出现异常：对船舶的纵摇角和横摇角进行检测，和ωtre分别表示船舶最大安全纵摇角和最大安全横摇角，当/>或/>时，则判定为出现异常观测值，即船舶姿态处于不安全状态，立即进入告警救援部分。
4.根据权利要求3所述的一种用于北斗一体机的船舶姿态告警方法，其特征在于，步骤3所述的根据GNSS观测值基于伪距单点定位确定船舶位置，具体包括：
设北斗一体机中的GNSS接收机在当前时刻的可见卫星数为第j颗可见卫星在地心地固坐标系中的坐标为/>第j颗可见星所对应的伪距观测值为/>对每一颗可见卫星，满足如下伪距观测方程：
其中，和/>分别为GNSS接收机钟差和卫星钟差，/>和/>分别表示当前历元k的电离层误差、对流层误差和未建模误差，Pk为GNSS接收机在地心地固坐标系中的坐标；联立所有可见卫星的伪距观测方程，当/>时，求解出当前历元北斗一体机所处的位置Pk。
5.根据权利要求4所述的一种用于北斗一体机的船舶姿态告警方法，其特征在于，步骤4所述的采用自适应卡尔曼滤波的TDCP与IMU组合导航进行船舶精确姿态估计，具体包括：
步骤4-1，使用历元间差分载波相位TDCP求解北斗一体机移动速度；
步骤4-2，构建自适应卡尔曼滤波估计船舶姿态。
6.根据权利要求5所述的一种用于北斗一体机的船舶姿态告警方法，其特征在于，步骤4-1所述的使用历元间差分载波相位TDCP求解北斗一体机移动速度，具体包括：
设当前历元k的每一颗可见星所对应的载波相位观测值为上一历元的载波相位观测值为/>当前历元与上一历元的可见星在地心地固坐标系中的坐标分别为/>和/> 对每一颗可见卫星，满足如下TDCP观测方程：
其中，载波相位差 为当前历元GNSS接收机与卫星j之间的单位向量，Δrj k为卫星j的历元间位移，/>c为光速，λ为载波波长，/>为历元间北斗一体机位移；联立所有可见卫星的TDCP观测方程，当/>时，求得当前历元k的北斗一体机移动速度Vk如下：
其中，Δt为GNSS接收机采样间隔。
7.根据权利要求6所述的一种用于北斗一体机的船舶姿态告警方法，其特征在于，步骤4-2所述的构建自适应卡尔曼滤波估计船舶姿态，具体包括：
自适应卡尔曼滤波的递推公式表示为：
Xk,k-1＝Φk,k-1Xk-1
其中，Xk,k-1为由历元k-1状态预测的一步预测状态向量，Φk,k-1表示状态转移矩阵，Xk-1为历元k-1的状态；
Xk-1的方差协方差矩阵∑k,k-1如下：
其中，Qk-1为运动模型误差方差矩阵；
预测残差Resk如下：
Resk＝Zk-HkXk,k-1
其中，Zk为观测向量，即为步骤4-1中北斗一体机移动速度Vk，Hk为观测矩阵；
增益矩阵Kk如下：
其中，Rk为观测噪声矩阵，μk表示自适应因子；
自适应因子根据误差判别统计量进行构造：
其中M为常数，tr(·)为矩阵的迹，为误差判别统计量：
状态更新为：
Xk＝Xk-1+KkResk
其中，Xk为估计状态向量；卡尔曼滤波估计状态的协方差矩阵∑k，如下：
其中，I为单位阵，；
最终得出当前历元k下的最终状态估计结果Xk，其中包括基于组合导航的船舶姿态估计结果其中/>ωk和θk分别表示经过自适应卡尔曼滤波估计得到的船舶姿态，即船舶纵摇角、横摇角和首摇角。
8.根据权利要求7所述的一种用于北斗一体机的船舶姿态告警方法，其特征在于，步骤5所述的基于VMD-LSTM的船舶姿态预测及告警，具体包括：
步骤5-1，构建船舶姿态序列：统计设定时间段内的船舶姿态，其中包含d个历元的基于组合导航的船舶姿态估计结果，船舶姿态序列为：A＝[Ak-d Ak-d+1 Ak-d+2…Ak]；
步骤5-2，基于变分模态分解VMD方法对船舶姿态序列进行分解：首先选取参数，其中包括分解个数m以及惩罚函数α；然后基于变分模态分解VMD方法对船舶姿态序列进行分解，得到模态分量IMF1、IMF2…IMFn和残差信号ξn；
步骤5-3，基于长短期记忆递归神经网络LSTM进行训练和预测：
使用训练数据集预训练长短期记忆递归神经网络LSTM模型，对模态分量以及残差信号的时序规律进行学习，并根据训练结果调整LSTM模型的参数；
使用步骤5-2中得到的模态分量和残差信号，通过预训练的LSTM模型进行预测，将预测结果进行叠加得到基于船舶历史姿态数据的船舶姿态预测结果： 其中，/>表示基于船舶历史姿态数据预测的船舶的纵摇角，/>表示基于船舶历史姿态数据预测的船舶的横摇角，/>表示基于船舶历史姿态数据预测的船舶的首摇角；
步骤5-4，基于船舶历史姿态数据预测的船舶横摇角判定是否告警：
当或/>时，则判定异常，立即进入告警救援部分，否则，不进行告警，返回步骤1。
9.根据权利要求8所述的一种用于北斗一体机的船舶姿态告警方法，其特征在于，所述的告警救援部分，具体包括：
步骤b1：基于北斗短报文的告警信息播发：当告警救援部分收到姿态监控部分发出的告警信息时，告警船舶上的北斗一体机首先将预先设定的接收方ID号以及步骤3中计算得到的船舶位置，进行信号加密后通过北斗卫星转发给地面中心站；地面中心站接收到信号后，交由北斗卫星进行广播；接收方的北斗一体机对信号进行解调后收到告警船舶发送的告警信息；
步骤b2：基于北斗短报文持续监控并播发位置信息：首次发送告警信息后，北斗短报文通信功能保持开启；当暂未接收到救援响应信息时，重复进行基于伪距单点定位的船舶位置估计，并通过北斗短报文进行遇险位置的实时发送更新，当接收到含救援响应信息的北斗短报文后，根据救援信息的指示开启与北斗一体机联动的声光设备。
10.根据权利要求9所述的一种用于北斗一体机的船舶姿态告警方法，其特征在于，步骤5-2中所述的分解个数m以及惩罚函数α，设置m为7，α为100。
Priority Applications (1)
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| CN202310679896.XA CN116740904A (zh) | 2023-06-08 | 2023-06-08 | 一种用于北斗一体机的船舶姿态告警方法 |
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Publications (1)
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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2023
- 2023-06-08 CN CN202310679896.XA patent/CN116740904A/zh active Pending
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