一种自适应海洋移动声层析系统和方法与流程

本发明涉及海洋监测技术领域，特别是涉及一种自适应海洋移动声层析系统和方法。

背景技术：

海洋声学层析术，是测量海洋水文信息的重要技术手段，它利用声波在海洋中传播速度的变化反演海洋环境参数，包括海流、海温等。海洋声学层析在获取海洋环境信息方面具有以下优势：

1)由于声波在海水中传播具有损耗小的优势，可以获得大范围海洋环境信息。

2)基于声传播多途效应，可以使用有限的声层析节点，获取海洋环境场的三维结构

3)声层析是一种非接触测量的方法，可以避免由于仪器布放对海洋环境产生的影响。

现有海洋声学层析方案多把声层析装置固定在浮标或者岸基上，(如海洋声学测量浮标系统，公开号：cn106965905a)，测量节点位置固定，只能在固定位置测量水文信息，与传统ct相比，节点较少、声线数量有限，导致测量误差不可控；在反演观测范围水文信息时，易产生累积误差；搭载测量装置的平台固定，不能进行自适应采样，无法通过调节采样点位置来达到观测误差的最小化；当浮标受到波浪、内波场等海洋现象影响姿态倾斜时，便不能精确的确定观测装置的位置，也会对测量精度产生影响。

技术实现要素：

本发明的主要目的在于克服现有技术的不足，提供一种自适应海洋移动声层析系统和方法，以提高海洋水文信息测量的精度。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种自适应海洋移动声层析系统，包括在观测海域外围布放的多个水面移动平台，每个水面移动平台底部装有三个水听器，用于水下水声换能器的精确定位，每个水面移动平台通过拖拽线缆与水下的低频水声换能器和高频水声换能器连接，所述水面移动平台具有定位和授时装置，用于实现所述水面移动平台的自身定位以及使水声换能器同步发出探测声波，所述高频水声换能器用于发射高频声学信号与所述三个水听器配合，以实现所述高频水声换能器和所述低频水声换能器的精确定位，所述低频水声换能器用于发射中低频声学信号，与其他水面移动平台相应的低频水声换能器相互接收发射的信号，以实现海洋水文信息的声层析观测。

进一步地：

所述水面移动平台为波浪滑翔机、auv、无人船或人工船只。

所述定位和授时装置为gps或者北斗定位系统。

所述水面移动平台为波浪滑翔机，所述波浪滑翔机包括水面船、水下牵引体和连接所述水面船与所述水下牵引体的脐带缆，所述水面船通过所述水下牵引体的拖拽进行移动，所述高频水声换能器和所述低频水声换能器安装在所述水下牵引体上。

所述水面船的底部固定有所述水听器支架，所述水听器支架具有两两之间成120度夹角的三个连接杆，所述三个水听器分别安装所述三个连接杆上。

所述水面船安装有陀螺仪，用于测量所述水面船的姿态，以获得各个水听器相对所述水面船的位置，并与所述定位和授时装置所确定的所述水面移动平台的位置信息相配合，获得所述三个水听器的实际位置，所述系统根据所述三个水听器的实际位置，通过三点定位方法确定安装在所述水下牵引体上的所述高频水声换能器和所述低频水声换能器的确切位置。

所述多个水面移动平台的初始采样点均匀分布于待观测区域外围圆周，所述多个水面移动平台沿圆周随机移动，进行多次采样；所述多个水面移动平台优选为五台波浪滑翔机。

各水面移动平台的低频水声换能器完成声波发射后，转换成接收模式；每个水面移动平台接收其他水面移动平台搭载的低频水声换能器发出的声波，并计算每个声波到达的延时；当每个水面移动平台收到其他所有水面移动平台发出的低频声波时，即完成一次测量；当在初始采样点完成测量后，将包括低频水声换能器的位置、声波达到的顺序及传播的时间在内的相关数据通过水面移动平台搭载的通讯系统传送回岸基进行分析，反演计算观测区域对应时刻的海洋水文信息；优选地，整个观测区域每次测量共有10条声线覆盖。

一种自适应海洋移动声层析方法，使用所述的自适应海洋移动声层析系统进行海洋水文信息的声层析观测，优选地，其中所述三个水听器的实际位置的确定过程包括：

1)选取水面移动平台的定位位置为世界坐标系原点，x轴为正东方向，y轴沿正北方向，构成右手坐标系oxyz；

2)选取三个水听器的中心为水听器坐标系的原点o'，x'轴指向水面移动平台的右舷，y'轴指向水面移动平台的头方向，构成右手坐标系o'x'y'z'，水听器坐标系原点在世界坐标系中的坐标为p0＝(xo，yo，zo)^t；

3)根据三个水听器在坐标系o'x'y'z'下的坐标pi＝(xi，yi，zi)^t，i＝1，2，3，确定水听器坐标系到世界坐标系的变换为：

r＝rxryrz，

其中roll，pitch，yaw分别为绕xyz三个坐标轴旋转的角度，从世界坐标系到水听器坐标系按照先绕x轴旋转，在绕y轴旋转，最后绕z轴旋转的顺序进行，由此从水听器坐标系到世界坐标系时，变换顺序为先绕z轴旋转，再绕y轴旋转，最后绕x轴旋转进行；rx，ry，rz分别为绕三个坐标轴旋转时的变换矩阵，r为从水听器坐标系到世界坐标系的变换矩阵；

4)确定三个水听器在世界坐标系中的位置为pi＝(xi，yi，zi)^t，i＝1，2，3

pi＝rpi+p0。

进一步地，通过神经网络算法寻找移动节点最优布放位置：当水面移动平台在初始采样点完成观测后，通过水面移动平台的通讯装置将观测数据传输到岸基进行分析，通过测量数据反演被观测海域内的水文信息，得到估计误差；所述神经网络算法以已观测测量数据作为训练样本，预测最优布点目标位置，由于海洋动力环境随时间变化，水面移动平台的最优位置也随时间变化，得到的最优布点位置为当前时刻的最优；水面移动平台根据岸基分析得到的最优目标位置进行位置调整，而后进行重复观测，完成测量后，再次将数据传回岸基进行分析，如此往复；

其中，将反演水文信息的误差作为神经网络的输入，反演出的误差为整个观测区域不同点的误差，数据量与网格划分有关，输入层神经元的个数与误差数量相等；优选地，在数据使用前，进行归一化处理；优选地，采用小型的神经网络，设置网络包含一到两个隐藏层；

优选地，将五个观测点的位置作为神经网络的输出，设置神经网络输出层为10个神经元，分别代表观测点的二维位置中的一个分量，对应五个观测位置；定义目标函数：

l＝lδ(y,f(e))+ls(e)，

其中lδ(y,f(e))为huber损失函数，如下：

其中，e为输入的误差信息，y表示实际的观测位置，f(e)为预测的最优观测点位置，δ为收敛的半径；使用huber函数作为目标函数，保证每个分量都在实际观测位置附近，通过调节超参数δ，减小对数据中异常点的敏感程度的同时，保证在梯度下降快要结束时不会错过最优点；优选地，另外设置辅助损失函数，ls(e)＝ce，其中e为对应观测点的水文误差，c为惩罚系数，使用辅助目标函数保证所得的观测点误差相对较小；

在调节网络参数同时对网络进行评估，随机选取设定比例的样本作为验证样本；进行多轮训练，并记录模型参数和验证分数，最终选取验证分数最高的模型参数预测最优布点位置；其中，调整五个波浪滑翔机的位置到最优观测点，进行重复观测；在目标点完成观测后，将观测点的位置信息和繁衍出的水文信息，添加到训练样本中，由于最优观测点位置是随时间变化的，设置样本失效时长为t，t根据观测区域水文环境选取，将训练样本集中存在时间超过t的样本删除，重新训练神经网络，预测新的最优观测点位置，如此往复。

本发明具有如下有益效果：

本发明针对现有声层析技术在观测海洋环境信息时存在的测量范围相对固定、测量误差不可控的缺陷，提出一种自适应海洋移动声层析系统，包括在观测海域外围布放的多个水面移动平台，每个水面移动平台各具有三个水听器、位于水下的低频和高频水声换能器、以及定位和授时装置，定位和授时装置实现所述水面移动平台的自身定位以及使水声换能器同步发出探测声波，高频水声换能器发射高频声学信号与三个水听器配合，实现高频及低频水声换能器的精确定位，低频水声换能器发射中低频声学信号，与其他水面移动平台相应的低频水声换能器相互接收发射的信号，以实现海洋水文信息的声层析观测。本发明这种使用水面移动平台(如波浪滑翔机、水下自主航行器、无人船等)搭载声学观测装置进行测量的移动声层析方案，可以克服传统海洋声学层析中测量节点位置相对固定的缺陷，可以实现观测节点的自适应采样，显著提高海洋水文信息的测量精度；基于各水面移动平台的三个水听器实时三点定位，可对各水面移动平台的水下水声换能器进行精确定位，实现观测装置的精确定位；进一步地，本发明提出的移动声层析系统和方法，充分利用水面移动平台的机动性，利用神经网络算法实现观测设备最优位置布放和调整，通过神经网络算法寻找最优布点的方法，实现了对不同结构海洋环境场的自适应采样，可以克服各种海洋现象对测量精度的影响，实现测量误差的最小化。

附图说明

图1为本发明一种实施例的水面移动平台结构示意图(以波浪滑翔机作为水面移动平台为例)，图1a为水面移动平台的水面船的仰视图。

图2为本发明一种实施例的三点定位的水听器安装布置图。

图3为本发明一种实施例的各移动节点之间声线水平传播示意图。

图4为本发明一种实施例的最优布点调节示意图。

图5为本发明一种实施例的观测方案总体流程图。

具体实施方式

以下对本发明的实施方式作详细说明。应该强调的是，下述说明仅仅是示例性的，而不是为了限制本发明的范围及其应用。

参阅图1至图5，在一种实施例中，一种自适应海洋移动声层析系统，包括在观测海域外围布放的多个水面移动平台，每个水面移动平台底部装有三个水听器9、10、11，用于水下水声换能器的精确定位，每个水面移动平台通过拖拽线缆与水下的低频水声换能器5和高频水声换能器6连接，所述水面移动平台具有定位和授时装置，用于实现所述水面移动平台的自身定位以及使水声换能器同步发出探测声波，所述高频水声换能器6用于发射高频声学信号与所述三个水听器9、10、11配合，以实现所述高频水声换能器6和所述低频水声换能器5的精确定位，所述低频水声换能器5用于发射中低频声学信号，与其他水面移动平台相应的低频水声换能器5相互接收发射的信号，以实现海洋水文信息的声层析观测。

在具体的实施例中，所述水面移动平台可以为波浪滑翔机、auv、无人船或人工船只。

在具体的实施例中，所述定位和授时装置可以为gps或者北斗定位系统。

在优选的实施例中，所述水面移动平台为波浪滑翔机，所述波浪滑翔机包括水面船1、水下牵引体2和连接所述水面船1与所述水下牵引体2的脐带缆3，所述水面船1通过所述水下牵引体2的拖拽进行移动，所述高频水声换能器6和所述低频水声换能器5安装在所述水下牵引体2上。

在更优选的实施例中，所述水面船1的底部固定有所述水听器支架4，所述水听器支架4具有两两之间成120度夹角的三个连接杆，所述三个水听器9、10、11分别安装所述三个连接杆上。

在更优选的实施例中，所述水面船1安装有陀螺仪7，用于测量所述水面船1的姿态，以获得各个水听器相对所述水面船1的位置，并与所述定位和授时装置所确定的所述水面移动平台的位置信息相配合，获得所述三个水听器9、10、11的实际位置，所述系统根据所述三个水听器9、10、11的实际位置，通过三点定位方法确定安装在所述水下牵引体上的所述高频水声换能器6和所述低频水声换能器5的确切位置。

在优选的实施例中，所述多个水面移动平台的初始采样点均匀分布于待观测区域外围圆周，所述多个水面移动平台沿圆周随机移动，进行多次采样；所述多个水面移动平台优选为五台波浪滑翔机。

在优选的实施例中，各水面移动平台的低频水声换能器5完成声波发射后，转换成接收模式；每个水面移动平台接收其他水面移动平台搭载的低频水声换能器5发出的声波，并计算每个声波到达的延时；当每个水面移动平台收到其他所有水面移动平台发出的低频声波时，即完成一次测量；当在初始采样点完成测量后，将包括低频水声换能器5的位置、声波达到的顺序及传播的时间在内的相关数据通过水面移动平台搭载的通讯系统传送回岸基进行分析，反演计算观测区域对应时刻的海洋水文信息；优选地，整个观测区域每次测量共有10条声线覆盖。

在另一种实施例中，一种自适应海洋移动声层析方法，使用所述的自适应海洋移动声层析系统进行海洋水文信息的声层析观测。

在一些具体实施例中，一种海洋移动声层析观测系统，通过在观测海域外围布放多个水面移动平台实现，水面移动平台可以是波浪滑翔机、auv、无人船等自主观测设备，也可以通过人工船只实现。水面移动平台通过gps或者北斗实现自身定位和授时，授时的目的是为了确保多个观测装置同步发出探测信号。水面移动平台底部装有三个水听器9、10、11，用于水下水声换能器的精确定位。水面移动平台通过拖拽线缆与水下的两个水声换能器连接，其中一个水声换能器发射高频声学信号与装在移动平台底部的三个水听器9、10、11配合，通过三点定位方法实现水下水声换能器的精确定位；另外一个水声换能器发射中低频声学信号，与其他移动平台相应的水声换能器相互接收发射的信号，实现海洋水文信息的声层析观测。

系统的观测方法的总体流程如图5所示。以下水面移动平台以五台波浪滑翔机为例，对自适应海洋移动声层析方法进行说明。

首先，水下牵引体2通过脐带缆3，将波浪滑翔机的水面船1拖拽到初始采样点，如图3所示，初始采样点均匀分布于待观测区域a外围圆周，五台波浪滑翔机的水面船1沿圆周随机移动，进行多次采样。在五台波浪滑翔机到达初始采样点后，通过每个波浪滑翔机水面船的舱体内搭载的gps8完成系统的授时，确保所有水声换能器同时发出探测声波。波浪滑翔机搭载的低频水声换能器5和高频水声换能器6，同时分别发出低频声学信号和高频声学信号，波浪滑翔机记录声波发射的时间。如图2所示，两两之间成120度夹角的三个水听器安装在水听器支架4上，水听器支架4通过螺栓固定在水面船1的底部。由于三个连接杆杆长已知，在通过水面船1舱内安装的陀螺仪7测得水面船1的姿态后，即可获得各个水听器相对水面船1的位置，再与gps8所确定的水面船1的位置配合，即可获得三个水听器的实际位置。位置确定方法如下：

1.选取波浪滑翔机搭载的gps8的位置为世界坐标系原点o，x轴为正东方向，y轴沿正北方向，构成右手坐标系oxyz.

2.选取水听器支架中心为水听器坐标系的原点o'，x'轴指向水面船1的右舷，y'轴指向船头方向，构成右手坐标系o'x'y'z'，水听器坐标系原点在世界坐标系中的坐标为p0＝(xo，yo，zo)^t。

3.由于杆长和水听器的夹角已知，可以得到三个水听器在坐标系o'x'y'z'下的坐标pi＝(xi，yi，zi)^t，i＝1，2，3，从水听器坐标系到世界坐标系的变换可以表示为：

r＝rxryrz，

其中roll，pitch，yaw分别为绕xyz三个坐标轴旋转的角度，从世界坐标系到水听器坐标系按照先绕x轴旋转，在绕y轴旋转，最后绕z轴旋转的顺序进行，因此从水听器坐标系到世界坐标系时，变换顺序为先绕z轴旋转，再绕y轴旋转，最后绕x轴旋转进行。rx，ry，rz分别为绕三个坐标轴旋转时的变换矩阵，r为从水听器坐标系到世界坐标系的变换矩阵。

4.三个水听器在世界坐标系中的位置可以表示为pi＝(xi，yi，zi)^t，i＝1，2，3

pi＝rpi+p0

水听器支架4上的三个水听器，用于接收高频水声换能器6发出的信号，通过计算声波到达的延时可以确定高频水声换能器6到每个水听器的距离xi，i＝1，2，3。根据计算得到的三个水听器的确切位置，通过三点定位方法即可确定高频水声换能器6的确切位置，也即获得了低频水声换能器5的确切位置。

低频水声换能器5完成声波发射后，转换成接收模式。波浪滑翔机接收其他波浪滑翔机搭载的低频水声换能器5发出的声波，并计算每个声波到达的延时。整个观测区域每次测量共有10条声线s覆盖。当每个波浪滑翔机收到其他所有波浪滑翔机发出的低频声波时，即完成一次测量。当在初始采样点完成测量后，将相关数据(低频水声换能器5的位置、声波达到的顺序及传播的时间等)通过波浪滑翔机搭载的通讯系统传送回岸基进行分析，反演计算观测区域对应时刻的温度、流速等水文信息和水文信息误差。

另外，充分利用移动平台的机动性，在优选实施例中，通过神经网络算法寻找移动节点最优布放位置。当移动平台在初始采样点完成观测后，通过移动平台水面部分的通讯装置将观测数据传输到岸基进行分析，通过测量数据反演被观测海域内的水文信息，得到估计误差。神经网络算法以已观测测量数据作为训练样本，预测最优布点目标位置，由于海洋动力环境随时间变化，所以移动平台的最优位置也是随时间变化的，因此得到的最优布点位置为当前时刻的最优。移动平台根据岸基分析得到的最优目标位置进行位置调整，而后进行重复观测，完成测量后，再次将数据传回岸基进行分析，如此往复。

将反演水文信息的误差作为神经网络的输入，反演出的误差为整个观测区域不同点的误差，数据量与网格划分有关，输入层神经元的个数与误差数量相等；由于各个特征的取值范围差异较大，在数据使用前，进行归一化处理，同时样本数量较少，为了避免过拟合现象，采用小型的神经网络，设置网络包含一到两个隐藏层。将五个观测点的位置作为神经网络的输出，设置神经网络输出层为10个神经元，分别代表观测点的二维位置中的一个分量，对应五个观测位置。定义目标函数：

l＝lδ(y,f(e))+ls(e)，

其中lδ(y,f(e))为huber损失函数，如下：

其中，e为输入的误差信息，y表示实际的观测位置，f(e)为预测的最优观测点位置，δ为收敛的半径。使用huber函数作为目标函数，保证每个分量都在实际观测位置附近，通过调节超参数δ，可以在减小对数据中异常点的敏感程度的同时，保证在梯度下降快要结束时不会错过最优点。另外设置辅助损失函数，ls(e)＝ce，其中e为对应观测点的水文误差，c为惩罚系数，辅助目标函数保证所得的观测点误差相对较小，实际应用中要考虑协调误差和位置关系，即ls(e)和lδ(y,f(e))。

为了在调节网络参数同时对网络进行评估，随机选取一定比例的样本作为验证样本(如20％的样本作为验证)。进行多轮训练，并记录模型参数和验证分数，最终选取验证分数最高的模型参数预测最优布点位置。图4为最优布点调节示意图，调整五个波浪滑翔机的位置到最优观测点，进行重复观测。在目标点完成观测后，将观测点的位置信息和繁衍出的水文信息，添加到训练样本中，由于最优观测点位置是随时间变化的，因此设置样本失效时长为t，t根据观测区域水文环境选取，将训练样本集中存在时间超过t的样本删除，重新训练神经网络，预测新的最优观测点位置，如此往复。

以上内容是结合具体/优选的实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，其还可以对这些已描述的实施方式做出若干替代或变型，而这些替代或变型方式都应当视为属于本发明的保护范围。