基于水声信道传播特性实现三元阵三维定位研究

三元阵通常被用来完成测距任务,要实现三维定位需要与其他设备合作或增加阵元数来完成。针对常规三元阵三维定位问题,本文基于水声信道传播特性,通过虚拟阵元实现三元阵的全方位被动三维定位;同时,本文通过对三元阵进行非直线布阵来解决直线三元阵对 轴方向定位的左右模糊问题,实现全方位三维定位。数值分析和仿真表明该方法能够很好的完成三元阵全方位三维定位问题,尤其对浅海近程目标。     

Underwater target localization using long baseline positioning system

The absolute position of an underwater target is difficult to pinpoint because the global positioning system (GPS) cannot penetrate water bodies. The long baseline (LBL) positioning system can extend GPS using high-precision calibrated underwater beacons as references. While traditional LBL systems give the target position without considering calibration error of deployed beacons. To solve this problem, we propose a method different from previous works, that combining the errors of observations together. We use GPS outputs as true values to evaluate the localization performance. An LBL system with four beacons was installed in deep sea to test the results. The positioning accuracy in deep sea improves nearly 5 m. The results suggest that beacon positioning errors have a great impact on localization precision, that is significant in high-precision positioning tasks.     

单基阵三维纯方位水下信标声学定位方法

针对水下静止信标的纯方位定位问题,提出一种基于单基阵平台纯方位信息的定位方法。通过水下无人运动平台两次量测的空间角度信息建立非线性方程,利用拟牛顿迭代方法实现稳定数值求解。同时,对量测信息进行预处理和定位后置处理,以进一步提高算法的稳定性和精度。利用计算机模拟水下声传播环境进行定位仿真,结果表明,基于常规波束形成的方位估计结果,在方位量测误差标准差为1°时,所提方法的定位结果相对误差可达3.5%以内。同时,研究了不同方位量测误差条件下、不同海深测量误差条件、观测平台和目标不同态势下定位算法的定位性能。结果表明,此方法可用于对水下静止信标的声学定位,且鲁棒性好。     

Analysis and implementation of cross sync period underwater acoustical positioning techniques for underwater targets

I.IlltroductionWhenanactiveunderwateracousticalpositioningsystemissearchingforanunderwatertarget,itisnecessaryforittocompleteatransmittingandreceivingcycIewithineachworkingperiodinordertofindoutthelocationofthetargetcorrectly.Forexample,whenanunder-wateracoustica1synchronouspositioningsystemistrackinganunderwatertargetwithagivensynchr0nizingperiod,thepropagati0ntimeofthepositioningsignaltravellingfr0mthetaJrgettothearrayofthesystemshouldbelessthanthesynchronizingperiod0therwisetargetdis-tance…     

基于虚拟时间反转镜的短基线定位研究

海洋的多途效应是影响水声定位信号检测性能的主要因素。为了满足信号检测中的某种"最佳"准则,克服海洋水声信道的多途效应,本文基于信道的匹配滤波器-时间反转镜技术,提出虚拟时间反转结合匹配滤波器构造信号处理接收机的方法。通过计算机仿真和实验数据处理表明,经过基于虚拟时间反转处理的匹配滤波(TR-MF)接收机性能优于传统的匹配滤波(MF)接收机,并且将该技术应用在短基线水声定位系统中,提高了时延估计分辨力,改善了定位精度。     

水下运动目标激光扫描测距方法研究

相对于传统水下光电成像,水下激光扫描成像系统可以获得更远的作用距离和更好的图像质量.基于激光同步扫描技术,提出了水下运动目标的测距方法,并对测距误差进行了定量分析,为水下目标测距提供了一个新的途径.其中单探测头水下激光扫描测距方法能对合作目标进行测距,在近距离时具有较高的测距精度,双探测头水下激光扫描测距方法能对非合作...     

多子阵组合的短基线声学定位系统数据优化方法*

短基线声学定位系统是一种常用的水下声学定位设备,为提高适用性,常采用多阵元接收阵的方式进行水声定位,其工作时将带来冗余的测距数据和定位结果,而部分冗余数据的解算定位结果误差较大（以下简称奇异值）,其代入融合将导致最终定位结果的误差不减反增。为解决该问题,本文分析奇异值特征,提出了基于多子阵组合(Multiple Subarray Combination,以下简写MSC)的短基线声学定位数据优化方法。该方法将空间阵中划分出的各单元子阵进行筛选,对冗余数据进行优化,筛除会引入较大误差的中间数据,进而提高定位精度。计算机仿真及实际测试数据表明：该方法可实现整体声源定位精度的提高。同时与传统定位方法相比可有效减小运算量,提高整体定位系统的性能。     

结合主动时间反转算法的短基线定位研究

短基线声学定位技术是水下运动目标定位的重要研究内容。为了解决定位系统工作于浅水或近岸时多途扩展严重造成的时延估计误差和系统工作不稳定的问题,本文提出一种结合时间反转算法的短基线宽带应答定位技术,该方法利用短基线阵元发射宽带信号,通过应答器接收该信号时间反转处理后再返回给短基线阵元位置,实现信道多途的自适应聚焦,进而提高时延估计精度及信号检测的鲁棒性。仿真研究和湖上试验表明,该方法能够充分利用信道多途信息实现聚焦,减少信道多途对定位信号时延估计的影响,具有较强的抗噪声和多途干扰的能力。相对传统定位方法,该方法可以抑制短基线定位过程中误差及野点的产生,改善了物体定位导航的精度。     

结合区域提取和改进卷积神经网络的水下小目标检测

针对水下小目标信息量有限而难以提取有效特征导致的检测性能不佳问题,提出了一种结合区域提取和融合Hu矩特征的改进卷积神经网络水下小目标检测方法。该方法包含区域提取和分类两个步骤。首先以马尔可夫随机场分割算法为基础进行区域提取,对潜在目标定位的同时降低伪目标对后续分类的干扰;然后提取潜在目标区域的Hu矩特征并融入卷积神经网络,形成一种形状特征表征能力更强的改进卷积神经网络用于分类。声呐实测数据处理结果表明,该方法可以有效提升对水下小目标的发现概率和正确报警率,与其他目标检测方法相比,该方法具有更好的检测性能和泛化性。     

无精准同步的小规模水声网络节点相对自定位

提出了一种无精准同步的小规模水声网络节点相对自定位方法。针对节点数量较少的小规模水声网络,利用水声通信在无精准时钟同步的情况下进行节点间测距,进而根据由相邻节点构成的三角形结构校正节点的相对位置。通过仿真得到,在几种典型拓扑结构下,该方法在测距误差不超过10 m时,将初始定位误差降低40%以上。在水声网络自组织的同时进行节点自定位,避免了传统的二次定位过程,节省了节点能耗和定位时间,并在一定范围内提高了定位精度。     

非同步的多普勒水声跟踪定位原理

提出了一种新的水声跟踪定位方法,它仅测量目标非同步声信标到达各测量基元的接收信号和频率,来对目标声学跟踪定位,称之为非同步多普勒定位方法,本文介绍其原理,处和仿真结果。     

基于组合线阵的近程运动小目标被动定位跟踪

针对水下运动小目标被动探测与定位问题,提出了分段组合子阵联合处理探测方法,各探测子阵采用相互垂直结构布局,克服了单阵方位模糊及无法定位等问题。研究了分段组合子阵的宽带最小方差无畸变失真响应近场聚焦目标定位方法,实现了近程蛙人等水下小目标被动高精度定位。在此基础上,采用卡尔曼滤波算法对目标运动轨迹进行预测估计,将目标定位信息与跟踪轨迹信息进行匹配,实现高背景噪音下的运动小目标的跟踪处理。理论分析及仿真结果表明,分段子阵联合处理能有效对水下运动小目标进行定位和跟踪,海试试验进一步验证了该方法的有效性。     

基于深度约束的声速估算方法*

高精度的声速剖面数据是提高水下定位精度的关键。在无法精确获得声速剖面数据的情况下,该文提出了一种基于深度约束,同时根据浮标与水下目标的空间几何距离进行有效声速估算的方法。通过仿真模拟,将该文提出的方法与加权平均声速法、泰勒级数展开法和等效声速剖面法的定位结果进行对比分析。结果表明,新方法不需要依靠声速剖面数据,通过深度约束可有效地估算出声速值,其定位精度与等效声速结果相当,极大地提高了无声速剖面数据下的水下定位精度。     

Comparative study on several blind deconvolution algorithms applied to underwater image restoration

Although the use of blind deconvolution of image restoration is a widely known concept, only few reports have discussed in detail its application to solving problem of restoration of underwater range-gated laser images. A comparative study of underwater image restoration using the Richardson-Lucy algorithm, the least-squares algorithm, and the multiplicative iterative algorithm for blind deconvolution is presented. All the deconvolution approaches use denoised underwater images and Wells’ small angle approximation theory of derived point spread function as the initial object and degradation guess, respectively. Owing the underwater no-reference imaging environment, image quality judgment based on the blur metric method is incorporated in our comparison to determine the appropriate deconvolution iteration number for each algorithm, which objectively evaluates the image restoration results. The performance of the three algorithms applied to underwater image restoration is discussed and reported.     

一种声图直航段数据自动提取及镶嵌的方法

声图镶嵌是利用成像声纳获得声图进行测深、水下地形地貌测绘的重要应用方向。常见的成像声纳多要求声纳载体做直线运动,而实际应用中载体有大量转弯的情况。为此提出了一种声图直航段数据自动提取方法,该方法首先利用Douglas-Peucker算法对声纳航迹进行抽稀处理,之后利用相邻抽稀点之间的距离判断数据是否为直航段,最后将直航段图像提取出来。获得直航段数据后,利用地理信息对声图进行镶嵌处理。对千岛湖湖底地貌图像进行了处理,获得了较好的镶嵌结果。     

两步法提高时延差估计精度的分析和实验验证

为提高短基线水声定位系统的定位精度,对利用两次估计提高时延差计算精度的方法进行了理论分析、仿真和实验验证,并给出了具体的实现步骤。该方法将时延差估计值分解成了时延差初测值和时延差修正值,前者直接利用相关函数包络求解,后者与相关函数相位差之间存在映射关系,通过频域的相位差估计获得。仿真和实验的结果显示,采用这一方法能够获得很高的时延差估计精度。两步法具有很强的实用性,可以有效的提高短基线水声定位系统定位精度。     

State Estimation of an Underwater Markov Chain Maneuvering Target Using Intelligent Computing

In this study, an application of deep learning-based neural computing is proposed for efficient real-time state estimation of the Markov chain underwater maneuvering object. The designed intelligent strategy is exploiting the strength of nonlinear autoregressive with an exogenous input (NARX) network model, which has the capability for estimating the dynamics of the systems that follow the discrete-time Markov chain. Nonlinear Bayesian filtering techniques are often applied for underwater maneuvering state estimation applications by following state-space methodology. The robustness and precision of NARX neural network are efficiently investigated for accurate state prediction of the passive Markov chain highly maneuvering underwater target. A continuous coordinated turning trajectory of an underwater maneuvering object is modeled for analyzing the performance of the neural computing paradigm. State estimation modeling is developed in the context of bearings only tracking technology in which the efficiency of the NARX neural network is investigated for ideal and complex ocean environments. Real-time position and velocity of maneuvering object are computed for five different cases by varying standard deviations of white Gaussian measured noise. Sufficient Monte Carlo simulation results validate the competence of NARX neural computing over conventional generalized pseudo-Bayesian filtering algorithms like an interacting multiple model extended Kalman filter and an interacting multiple model unscented Kalman filter.     

Means and Methods for Hydrological–Acoustic Support of High-Precision Long-Range Positioning of Underwater Objects

Acoustical Physics - The article discusses the application of methods and means of general and satellite oceanology for the high-precision acoustic positioning of autonomous underwater vehicles...     

基于OpenCV的水下机器人单目定位技术研究与仿真

针对水下机器人自主回收对接时的定位问题,提出了一种基于OpenCV的单目定位技术研究与仿真方法。首先确定回收装置回收侧的光源标记点信息;借助OpenCV算法库,通过对水下机器人自带摄像机的标定,得出反应摄像机固有信息的内参数;通过摄像机对回收装置光源标记点的识别,得出光源标记点在图像上的像素坐标,结合其世界坐标,得出反映回收装置在摄像机坐标系下位置和姿态关系的平移和旋转向量,进而确定水下机器人在回收装置坐标系下的位置和姿态信息。最后运用CATIA软件对摄像机拍摄模型进行建模和仿真,结果表明,本文所提方法不仅能快速地获得水下机器人的位置和姿态信息,而且定位精度高,满足水下机器人在自主回收对接时的设计要求。     

隐蔽通信中基于水声信道的密钥生成技术*

水声传感器网络实现了高度智能化、自主性强、分布式、全天候的水下信息采集、传输、处理及融合,是水下目标的监测、定位、跟踪与分类等应用的最佳选择之一。针对隐蔽传输中的加密,提出了基于水声信道响应特征产生密钥的方法,通过利用水声信道的短时相关性,通信双方实时的产生加密密钥,以保证信息的保密性能。通过将信息隐藏技术和密钥生成技术相结合,确保水声信息的隐蔽传输。仿真与试验结果表明,基于提出的密钥生成方法能够生成匹配密钥,为水声隐蔽通信提供加密支持。