一种适用于深海长基线定位的自适应分层声线跟踪法

在深海定位中,声线传播距离长,声速剖面层数多,采用分层等梯度怕线跟踪法运算量大,会明显降低定位的计算效率。针对这一问题,提出了一种自适应分层声线跟踪法,根据声速梯度的变化情况对声速剖面数据进行自适应分层,保留主要声速层以减少运行时间。实验表明,该方法在保证定位精度的前提下显著地提高了计算效率。     

多波束测量声速剖面采样间隔优化选取

针对多波束测量声速剖面采样间隔合理选取问题,首先介绍了常声速分层声线跟踪法与常梯度分层声线跟踪法基本原理及实现方式,其次基于两种声线跟踪方法分析了声速剖面采样间隔对多波束测深的影响规律,并利用三次样条插值法对声速剖面进行了层化处理以获取不同采样间隔声剖数据,最后结合限差要求,对采样间隔进行了优化选取,实验结果表明,常声速分层声线跟踪法较常梯度分层声线跟踪法对声剖采样间隔更为敏感,在给定限差范围内合理确定采样间隔,既能保证测量的精度又能提高算法运行效率,分析结果对多波束测深数据采集质量的实时监控和实时声线跟踪具有一定指导作用。     

基于时间分解的多波束常梯度声线跟踪方法

针对多波束常梯度声线跟踪计算耗时和声速剖面简化导致计算精度下降的问题,在对多波束常梯度声线跟踪理论进行分析的基础上,提出了一种基于时间分解的常梯度声线跟踪方法。将波束在层内的传播时间分解为与波束入射角无关的固定项和有关的变化项,固定项对于每个声速剖面仅需计算一次,对变化项采用麦克劳林公式展开得到其一阶近似,简化了层内传播时间和水平位移的计算;同时仅对变化项应用简化的声速剖面,降低剩余传播时间计算误差。实验结果证明当波束角小于50°、层间距小于50 m或上下层声速差小于20 m/s时,近似模型与常梯度算法精度相当,时间分解法在声速剖面层间距增大时能显著提高声线跟踪的精度。     

水声定位系统中迭代适应点分层的声线修正算法

水声定位系统中, 声线弯曲是造成定位误差大的主要原因, 本文针对该问题提出了一种迭代适应点分层(IAPL)的声线修正算法, 将声速剖面筛选分层修正声线。首先搭建水声定位模型, 通过拟合目标海域的监测数据, 得到声速高次函数; 其次探究声线弯曲时目标位置与掠射角的关联性, 由此构造出声线插值函数并求解路径参数; 最后提出划分原则, 精简声速剖面分层。仿真结果表明, 所提算法定位误差较低, 分层精简率均维持在48.04%的水平, 使计算量平均下降可达50.27%, 能够最大程度保留声速剖面的原始特征, 减少分层数量, 提高计算效率。     

一种多波束测深声线跟踪自适应分层方法

为解决声线跟踪精度与计算量之间的矛盾,在常梯度分层声线跟踪法的基础上,提出了一种适用于多波束测深的声线跟踪自适应分层方法,即利用Douglas-Peucker算法对原始声速剖面数据进行筛选分层。给出了不同阈值的分层结果,并对等间隔分层与自适应分层的声线跟踪结果进行了比较。实验结果表明,自适应分层法能够顾及到声速结构变化规律,有效提取声速变化节点,克服了人工选点的不足;在相同计算量情况下,自适应分层法声线跟踪精度要优于传统的等间隔分层法。本方法能够有效解决声线跟踪精度与计算量之间的矛盾,具有良好的工程应用价值。     

关于多波束声速剖面改正问题的探讨

简要介绍了声线跟踪计算中比较精确的常梯度声线跟踪算法,针对实际声速剖面测量中可能出现的随机误差和整体偏差两种情况,分别设计了相对应的模拟声速剖面,然后采用常梯度声线跟踪算法计算波束脚印,分析声速剖面误差对波束脚印计算的影响,给出了实际多波束测量作业中声速剖面测定密度和间隔的建议。     

一种等效声速梯度的迭代计算方法

等效声速剖面法将实际复杂的声速剖面用一个简单的声速剖面等效替代,在声线跟踪时可以提高计算效率。但在多波束测深系统归位计算中,由于地形的起伏,对每ping各个波束使用单一的等效声速剖面会影响计算精度。通过仿真实验分析了地形起伏对等效声速剖面法计算精度的影响,提出了一种等效声速迭代算法,通过实验发现,相比于常梯度声线跟踪算法,迭代算法可达到同等精度水平,并有更高的计算效率。     

内波对多波束测深影响仿真研究

为了研究内波对多波束测深的影响,通过对内波建模,分别对四个区间的声线跟踪情况进行了研究分析。在此基础上,推导了针对曲线型梯度结构的声线跟踪模型,并根据该模型进行了仿真分析。仿真简单模拟了采用常梯度声线跟踪模型对曲线型梯度结构声速剖面进行声速改正的声线跟踪过程。采用仿真数据绘制了声线跟踪前后的声线示意图,并对归算前后的波束脚印位置进行了比较分析。仿真结果说明内波会给多波束的边缘波束带来大量尖峰状的浅点,而这些浅点难以用传统的声速改正模型消除。推导的针对曲线型梯度结构的声线跟踪模型可为内波的进一步研究提供理论依据,最后对未来的研究进行了展望。     

海洋声速起伏对声传播及定位精度影响分析

海洋中声速起伏导致水声信道发生变化,进而引起声线到达结构的变化,对水声传播及定位精度产生一定影响。为讨论这一效应,基于TDOA体制建立了考虑声线弯曲的水下目标无源定位模型,分析了声速起伏对水下声传播路径及传播时间的影响,进而研究了声速起伏对水下无源定位测量精度影响程度。结果表明:当水平传播距离较大时,声速剖面起伏对声传播路径及传播时间的影响更为显著;以典型四元阵为例,若基线长度为20 km,接收阵位于水下5 km处,在不考虑其它随机误差影响下,海洋声速起伏造成的声源定位误差量级在0.5 m以内。分析结果有助于更好地利用环境特征优化无源定位测量方案,可为高精度水下无源定位系统设计及精度评估提供依据。     

声跃层控制声线传播弯曲模型的构建

基于斯涅耳折射定律,将海水垂向等分成若干层,利用傅里叶步近算法,构建受声速剖面唯一控制的声线传播弯曲模型。将该模型用于模拟研究不同浅海声跃层类型对声线传播弯曲的影响,得出声线波长和轨迹长度按负跃层、无跃层、正跃层的顺序逐渐增加。并利用该模型定量研究跃层深度、跃层强度、跃层厚度三特征参量对声线传播弯曲的影响,得出负跃层强度越大、厚度越大、深度越浅,声线弯曲越大,波长越小。正跃层三特征参量对声线作用相反。     

Acoustic Ray Tracing Comparisons in the Context of Geodetic Precise off-shore Positioning Experiments

The GNSS-Acoustics (GNSS-A) method couples acoustics with GNSS to allow the precise localization of a seafloor reference in a global frame. This method can extend on-shore GNSS networks and allows the monitoring of hazardous oceanic tectonic phenomena. The goal of this study is to test the influence of both acoustics ray tracing techniques and spatial heterogeneities of acoustic wave speed on positioning accuracy. We test three different ray tracing methods: the eikonal method (3D sound speed field), the Snell-Descartes method (2D sound speed profile), and an equivalent sound speed method. We also compare the processing execution time. The eikonal method is compatible with the Snell-Descartes method (by up to 10 ppm in term of propagation time difference) but takes approximately a thousand times longer to run. We used the 3D eikonal ray tracing to characterize the influence of a lateral sound speed gradient on acoustic ray propagation and positioning accuracy. For a deep water (? 3,000 m) situation, frequent in subduction zones such as the Lesser Antilles, not accounting for lateral sound speed gradients can induce an error of up to 5 cm in the horizontal positioning of a seafloor transponder, even when the GNSS-A measurements are made over the barycenter of a seafloor transponder array.     

声速剖面EOF表示对多波束水深数据的影响研究

基于实测数据,将测区内声速剖面进行EOF表示,进而采用常梯度分层声线跟踪法对EOF表示的声速剖面和实测声速剖面进行比对,统计有效波束比。比对结果表明:采用EOF表示的声速剖面进行的水深数据改正能够满足多波束水深测量的精度指标要求,论证了采用EOF方法表示多波束勘测水深声速剖面场的有效性。     

顾及声速误差的USBL/SINS紧组合导航算法研究

采用水下超短基线定位系统和捷联惯导系统组合对水下潜器进行导航时,未知的声速误差会严重影响组合导航的精度。顾及超短基线定位系统的噪声水平、阵列上接收单元的误差特性以及和捷联惯导系统在导航性能的互补性,基于平面波近似原理,建立了SINS/USBL紧组合系统的状态方程和量测方程,并对未改正的声速误差在线估计,提出一种超短基线定位系统和捷联惯导系统紧组合算法。新算法可以将非高斯的未知声速误差进行建模后进行估计,有效提高了捷联惯导系统的误差估计性能。仿真实验结果表明,新算法能有效估计未知声速误差,滤波收敛后的精度明显优于松组合方案,具有很强的实用性。     

基于遥感数据和表层声速的全海深声速剖面反演

海洋声速剖面严重影响着水下声传播特性,近实时地获取声速剖面对水下声通信、水下定位、鱼群探测等都有重要意义。单经验正交函数回归（single Empirical Orthogonal Function regression,sEOF-r）方法通过建立声速剖面的经验正交系数与海面遥感数据之间的线性回归关系来反演声速剖面。但是,海洋是一个复杂的动力系统,声速与海面遥感数据并不是简单的线性关系,因此,本文基于Argo历史网格数据,通过自组织映射（Self-Organizing Map,SOM）生成海平面高度异常（Sea Level Anomaly,SLA）、海表面温度（Sea Surface Temperature,SST）等海表遥感数据以及表层声速仪测量的表层声速与声速剖面异常之间的非线性映射;然后利用近实时的海表遥感数据和表层声速反演三维海洋声速场。声速剖面反演的结果表明,在多源信息融合的优势下,本文方法的反演性能最稳定且精度最高,声速剖面的平均反演精度比经典sEOF-r方法提高约2 m/s,比未考虑表层声速的经典SOM方法提高约1 m/s。     

东海PN断面黑潮区域海底起伏对声传播的影响

利用2001年3月东海PN断面“973”调查获得的CTD数据，用数值模拟方法研究了PN断面黑潮区域海底起伏对声传播的影响。由深水区向浅水区传播，随着海底的抬升声线的海底反射和海面反射次数增加，声强衰减更快，限制声传播距离。由浅水区向深水区传播，随着海底降低声线上反转点深度增加，传播一定距离后部分声线不能到达上层水体，于是声强衰减也增快。     

Monitoring moored instrument motion by optimal estimation

Many oceanographic applications require the positioning of the underwater sensor at measurement times. We consider here the case of subsurface moored tomographic instruments, where the distance between source and receiver must be known within a few meters. For that purpose, a long baseline array is deployed: this system includes a navigator, attached to the mooring element and an array of three transponders set on the ocean bottom. To process the navigation data collected with such system, we have developed a method based on optimal estimation. The triangulation problem is not a basic spherical constraints one and the specificity of deep underwater positioning, related to the variability of the ocean sound speed profile are pointed out. Correcting terms are proposed and introduced into the system. Simultaneous inversion of all data, defining an overconstrained problem allows to estimate biases and errors. The algorithm is applied here to a dataset collected in the Azores-Canary basin during CAMBIOS experiment.