状态—空间模型移动平台声—海反演：理论、方法与系统

发布时间：2017-04-04 23:12

  本文关键词：状态—空间模型移动平台声—海反演：理论、方法与系统，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：声-海反演是将反演的方法应用于海洋声学,对海洋环境参数进行估计的一项技术,其优点为：1)由观测海域外围测量就可以获得海洋内部信息；2)用相对较少的观测仪器获得空时大尺度、平均意义上的海洋环境参数估计。然而,传统的采用固定节点的声-海反演技术由于节点复杂度很高,使得观测区域的节点数受限,面临覆盖范围与分辨力之间的矛盾。这是因为节点的测量方程数有限,在满足一定覆盖范围的前提下,分辨力的提高意味着未知参量的增加,从而可能使反演问题变为一个欠定逆问题(未知量超过方程数)。将大量成本可控的移动节点(如自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle.AUV).水下滑翔机)引入,利用其移动特性,增加节点测量方程数,为解决上述矛盾提供了新的思路。本论文主要研究以AUV为移动声源的声-海反演问题,包括理论研究和系统实现两个方面。移动声源的声传播模型的建立是基于移动平台的声-海反演的一个基本问题。在波导环境下,声源的运动引起波导多普勒效应,即不同简正波模态会有不同的多普勒频移。为了将多普勒效应融入到模型中,进而使模型与测量数据更好地匹配,本论文基于波导多普勒简正波理论建立移动声源的声传播模型。将该模型作为前向模型,并利用匹配场方法反演环境参数和声源参数(距离、深度、速度等)。在实际航行过程中,由于移动平台在预设的指定轨迹下存在一定的波动,本论文将对运动轨迹失配情况下的移动声源的声传播模型进行建模,并以此研究移动平台的运动轨迹失配对反演性能的影响。对于距离有关的环境参数反演,未知参量的数目可能会超过测量方程数,使反演问题变为一个欠定逆问题。由于移动平台在航行到不同位置时,会得到不同的测量数据,从而增加了测量方程数。论文将匹配场声-海反演问题建立在状态-空间模型下,利用不断更新的测量方程,对A1JV航行路径下距离有关的环境参数和声源参数进行序贯估计。此时可利用环境与距离有关的波导多普勒简正波模型建立前向模型,并比较不同序贯滤波器(扩展卡尔曼滤波、无味卡尔曼滤波、粒子滤波)的估计性能。声源在不同深度下会激发不同的简正波模态,或具有不同的声线传播路径,进而影响参数估计的性能。本论文以声速剖面(Sound Speed Profile-SSP)的估计性能为例,通过规划AUV的航行路径,使估计得到的SSP均方误差最小。为声-海反演理论验证设计开发的AUV平台,具有模块化的机械结构、硬件系统和软件系统,便于针对不同的应用更换不同的载荷模块。软件系统在开源软件MOOS-IvP上进行二次开发,具有星型拓扑结构。通过两次水池实验和两次湖上实验,对AUV的外设功能、导航、自主航行等进行了测试。AUV系统开展了一次湖试和一次海试,其辐射噪声被垂直接收阵接收,利用论文中的理论进行处理,得到了环境参数和声源参数的估计,与实际情况基本相符,从而论证了以AUV作为移动声源进行声-海反演的可行性。
【关键词】：声-海反演 自主水下航行器 状态-空间模型 匹配场反演 波导多普勒 路径规划 MOOS-IvP
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P733.2
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-8
• Abstract8-18
• 术语表18-20
• 数学符号表20-21
• 1 绪论21-33
• 1.1 课题背景与意义21-24
• 1.2 国内外研究现状24-27
• 1.3 论文研究内容27-32
• 1.3.1 移动平台匹配场反演29-30
• 1.3.2 最优声源深度30-31
• 1.3.3 状态-空间模型移动平台序贯反演31
• 1.3.4 系统设计与实现31-32
• 1.4 论文组织结构32-33
• 2 移动平台声-海反演基础知识33-53
• 2.1 基于简正波的声传播模型33-42
• 2.1.1 简正波模型34-36
• 2.1.2 波导多普勒简正波模型36-41
• 2.1.3 SSP的EOF表示41-42
• 2.2 反演方法42-51
• 2.2.1 配场反演42-44
• 2.2.2 状态-空间模型序贯反演44-51
• 2.3 本章小结51-53
• 3 移动平台匹配场反演53-79
• 3.1 基于波导多普勒简正波模型的匹配场反演53-71
• 3.1.1 任意积分时间下的波导多普勒简正波模型53-57
• 3.1.2 目标函数57-58
• 3.1.3 仿真分析58-71
• 3.2 移动声源轨迹失配对反演性能的影响71-78
• 3.2.1 移动声源轨迹失配声传播模型71-74
• 3.2.2 仿真分析74-78
• 3.3 本章小结78-79
• 4 状态-空间模型移动平台序贯反演79-107
• 4.1 状态-空间模型79-84
• 4.1.1 声源幅度的估计82-84
• 4.1.2 环境与距离有关的传播模型84
• 4.2 状态-空间模型序贯反演84-90
• 4.2.1 环境参数跟踪86-88
• 4.2.2 环境参数和声源参数联合跟踪88-90
• 4.3 最优声源深度90-100
• 4.3.1 基于EOF系数BCRB的目标函数91-97
• 4.3.2 仿真分析97-100
• 4.4 AUV路径规划100-104
• 4.4.1 标函数100-102
• 4.4.2 仿真分析102-104
• 4.5 本章小结104-107
• 5 移动平台声-海反演系统设计与实现107-129
• 5.1 AUV平台108-124
• 5.1.1 硬件系统设计108-114
• 5.1.2 软件系统设计114-124
• 5.2 上位机控制平台124-126
• 5.3 声-海反演采集系统126-127
• 5.4 本章小结127-129
• 6 实验数据分析129-165
• 6.1 实验一：莫干湖水库湖试129-148
• 6.1.1 海豚二号AUV基本性能分析129-132
• 6.1.2 基于海豚二号AUV的移动平台参数反演实验132-148
• 6.2 实验二：舟山六横海试148-163
• 6.2.1 基于海豚一号AUV的移动平台参数反演实验150-163
• 6.3 本章小结163-165
• 7 结论与展望165-169
• 7.1 总结165-167
• 7.2 创新点167
• 7.3 展望167-169
• 参考文献169-177
• 作者简历及在学期间科研成果177

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