GPS单点测速技术在海浪测量中的应用研究

分析比对了GPS单点测速技术与其他已有测波手段的不同,讨论了基于多普勒频移的GPS测速方法,并分析了各类误差对测速精度的影响。分别利用原始多普勒值和导出多普勒值进行了静态测速试验和动态测速试验,将导出多普勒测速结果与RTK（RealTimeKinematic,实时动态测量系统）位置差分测速进行了比测。结果表明,使用静态数据采用高频导出多普勒值测速的精度可以达到亚厘米级每秒,而采用原始多普勒观测值进行测速因接收机型号的不同,结果差异较大;动态测速试验中,采用导出多普勒测速的方法与RTK位置差分测速的符合精度可达cm／s。     

两种型号RDIADCP测速精度分析

关于多普勒海流剖面仪（ADCP）测速精度一直没有明确认识,基于差分ADCP底跟踪船速与差分GPS测量船速进行比较,统计分析了ADCP测速精度,并利用直线拟合的方法,给出了两种型号RDIADCP的测速误差。结果表明,不同航速下38kHzADCP测速精度较高,且不受船速影响;300kHzADCP底跟踪船速始终大于GPS船速,误差随船速呈线性增加。     

高频地波雷达海流探测中一阶谱区分离方法

准确分离雷达回波中一阶谱区是高频地波雷达海流探测的关键环节,直接影响海流探测的精度。提出一种基于信噪比的一阶谱区分离方法,利用高频雷达数据中一阶回波谱平均幅度明显高于周边平均噪声的特点,通过确定特定宽度一阶谱与周边噪声的信噪比的极值来分离一阶谱区。将该方法应用于实测地波雷达回波数据,并与差谱法结果进行比对分析,结果表明基于信噪比的一阶谱分离方法能有效避免谱峰内部分裂及硬目标回波的影响。另外,进一步分析了方法中噪声窗和信号窗比值k对一阶谱区分离结果的影响,结果发现k值对一阶谱区分离结果的影响很小,实际处理中可取值0.5。     

基于二阶锥规划的空域维纳滤波

提出了基于二阶锥规划的空域维纳滤波。基于噪声与阵列流型不相关的特性,将阵列的方向向量作为期望通过二阶锥规划方法对阵列快拍进行维纳滤波。利用维纳滤波抑制噪声的能力,提高阵列的信号检测和方位估计性能。通过仿真研究,验证了单目标时,其低信噪比下的信号检测性能优于Bartlett波束形成,其方位估计的信噪比门限要低于Bartlett波束形成和MUSIC算法,因而是一种优良的波束形成器。该波束形成器用于多波束测深仪和侧扫声纳等海洋测绘设备的阵列,可以有效的提高设备的作用距离和测量精度。     

基于二阶锥规划的空域维纳滤波

提出了基于二阶锥规划的空域维纳滤波。基于噪声与阵列流型不相关的特性,将阵列的方向向量作为期望通过二阶锥规划方法对阵列快拍进行维纳滤波。利用维纳滤波抑制噪声的能力,提高阵列的信号检测和方位估计性能。通过仿真研究,验证了单目标时,其低信噪比下的信号检测性能优于Bartlett波束形成,其方位估计的信噪比门限要低于Bartlett波束形成和MUSIC算法,因而是一种优良的波束形成器。该波束形成器用于多波束测深仪和侧扫声纳等海洋测绘设备的阵列,可以有效的提高设备的作用距离和测量精度。     

基于GPS单点测速的海浪测量方法初探

首先分析比对了已有的测波方法,阐述了将GPS单点测速应用到测波中的优点.然后讨论了基于多普勒频移的测速方法,并分析了各类误差对测速精度的影响.最后利用静态数据进行动态测速模拟试验和实测动态数据测速与RTK (Real Time Kinematic,实时动态测量系统)位置差分测速进行—致性检验.结果表明,使用静态数据采用...     

AUV移动探测下基于U-Net网络的本体噪声去除

在基于移动 AUV(自主水下机器人)平台的水下机动目标探测场景中,由于拖曳能力和探测孔径的限制,目标噪声极易淹没在本体噪声中。而且,本体噪声与目标噪声具有非常相似的频谱特性和倍频关系,进一步加重了目标噪声分析的难度。为降低本体噪声的影响、提高目标噪声的信噪比,开展了基于 U-Net 深度网络的水下混合噪声信号分离算法研究。通过仿真模型测试了算法在不同转速差、桨叶数差以及目标噪声信噪比条件下去除本体噪声的性能。实验结果初步表明：在目标信号信噪比不低于–10 dB 的条件下,算法可以对本体噪声进行有效去除。     

基于子空间相关运算的GNSS欺骗干扰检测研究

针对全球导航卫星系统GNSS(global navigation satellite system)面临的欺骗干扰问题,提出了一种基于子空间相关运算的GNSS导航信号欺骗干扰检测算法,该方法以单周期伪随机序列的中频采样信号作为样本,依据设定的多普勒频移搜索步长,获得多组采样序列,并计算自相关矩阵,经特征值分解构建了以伪随机序列为基础的信号子空间。通过已知的伪随机序列循环移位对信号子空间进行相关运算,根据相关峰值数量判断是否存在欺骗干扰。仿真结果验证了算法的有效性,并从搜索范围、搜索步长、信噪比等多个角度验证了算法的鲁棒性,结果表明：本方法能够较好地抑制信号的普勒频移的影响,并在较低信噪比情况下仍具有较高的检测精度。     

基于图像测速的波浪破碎两相速度场测量方案探讨

针对波浪破碎试验中气泡区速度与水体速度无法同时测量的难题,基于实验室条件,搭建了粒子图像测速（PIV）和气泡图像测速（BIV）系统,采用声学多普勒测速仪（ADV）对PIV测量精度和不同场景下BIV测量精度进行了细致的验证,并设计多种试验方案以期实现BIV与PIV的同步耦合测量。试验结果表明,7W激光+后置灯的优化照明方案,其耦合测量的气泡区速度代表参数与标准BIV照明方案的结果误差小于5%,且耦合测量的气泡区下方水质点的速度曲线与标准PIV测量结果吻合,表明该改进方案满足PIV与BIV耦合测量的条件。本文实现的PIV与BIV耦合测量有利于优化测量和分析工作,减小破碎波浪重复生成的影响,有利于提高测量精度,为大范围波浪破碎速度场的快速测量提供了新的方案。     

带乘性噪声系统的极大似然最优估计算法

对带乘性噪声系统（ＳＭＮ）在乘性噪声及其统计参数未知的情况下,基于极大似然准则,提出了一种分块组合优化估计算法（ＢＣＯＥＡ）。该算法不需要事先知道乘性噪声的统计参数,可同时进行状态最优估计以及乘性噪声序列和其统计参数的最优估计。