本发明涉及一种海底声学应答器的定位方法及装置,属于水声定位技术领域。
背景技术:
21世纪是海洋世纪,作为一切海洋活动的重要基础工作,其关键就是要建立精确的海洋大地测量控制网,声波是目前唯一能在海洋中远距离传播的波动形式,结合搭载gnss系统的走航测量船,是近年来海底控制点定位中应用最广泛的方式。
常规数据处理流程将海面动态定位过程与水下声学定位过程独立分开,先得到海面gnss天线坐标,再通过基准改化得到船底换能器坐标,最后通过水下定位得到海底声学应答器绝对坐标。这样多步求解的技术方法至少有几点不足:一是计算步骤繁琐,需要将测量船坐标作为中间量解出,增加了工作量;二是常规方法无法避免由于实际噪声环境造成的模型失真,自适应调节能力差,精度受限;三是多源观测信息函数模型不统一,无法满足未来综合定位、导航与授时(pnt)服务的发展需求。针对上述问题,名称为《自适应选权滤波在gnss/声学定位模型中的应用》(2017年12月/邝英才)公开了一种实现海底声学应答器的定位方法,该方法提出了在同一数学模型中,将海面动态定位与水下声学定位整合并通过自适应滤波的方式进行解算,实现对海底声学应答器的定位。该方案虽然能够快速实现对海底声学应答器的定位,但是该方案没有考虑海面定位结果与换能器的基准转换问题,且没有考虑深度约束以控制声速变化在垂直方向造成的误差影响,所建的模型与实际情况不符,导致对海底声学应答器的定位不准。
技术实现要素:
本发明的目的是提供一种海底声学应答器的定位方法及装置,以解决目前海底声学应答器定位不准确的问题。
本发明为解决上述技术问题而提供一种海底声学应答器的定位方法,该定位方法包括以下步骤:
1)获取gnss观测数据、船体姿态角观测数据、声速剖面数据、船底换能器与海底声学应答器之间的往返时间以及船底换能器和海底声学应答器所在的深度数据;
2)构建包含海面水下联合观测方程和深度约束方程的定位模型,其中深度约束方程为,d=dδx,d为约束方程的自由项向量,d为约束方程系数矩阵;δx为待估状态参数向量;
3)根据步骤1)中实时获取的数据,通过滤波算法求解所述定位模型,确定待估状态参数向量,实现对海底声学应答器的定位。
本发明还提供了一种海底声学应答器的定位装置,该定位装置包括存储器和处理器,以及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器与所述存储器相耦合,所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明的海底声学应答器的定位方法。
本发明通过gnss观测数据、船体姿态角观测数据、声速剖面数据、水下声学信号往返时间和水深数据,根据建立的包含船底换能器与海底声学应答器之间的深度差约束的定位模型,不需要求解中间量就可以快速、准确地实现对海底声学应答器的定位,不仅简化了数据处理流程,而且保证了海底控制点定位结果的可靠性。
进一步地,为实现对海面动态定位、基准转换和水下定位过程的准确描述,所述的联合观测方程为:
其中下标sat,vessel,t,p分别表示卫星、测量船、换能器和应答器;p,φ,ρ表示进行了消电离层线性组合后的伪距和载波相位观测量以及声学信号测量得到的由船底换能器至海底声学应答器的距离;x表示三维坐标向量;f(*,*)表示根据两种坐标计算的几何距离;c表示真空中的光速;
进一步地,为了方便、快速实现对定位模型的求解,所述步骤3)中的滤波算法采用约束卡尔曼滤波算法实现。
进一步地,为了实时控制参数异常对滤波结果的不利影响,提升对动力学扰动影响的抵抗调节能力,在采用约束卡尔曼滤波算法进行求解时需根据各参数的自适应因子对参与约束卡尔曼滤波算法解算的预报向量权值进行调整,gnss天线中心坐标参数、海底声学应答器参数和船体姿态角参数借助参数异常判别统计量进行阈值判断以确定其自适应因子。
进一步地,本发明还给出了具体的判别统计量形式,所述的参数异常判别统计量采用预报残差统计量形式或者方差分量比统计量形式。
进一步地,为保证获取数据的准确性,该方法还包括对步骤1)中获取的数据进行包括粗差剔除、时间配准的预处理步骤。
进一步地,所述的预处理包括以下步骤:
1)剔除gnss观测数据、船体姿态观测数据中的粗差数据;
2)对声速剖面数据进行等梯度分层;
3)对gnss观测数据、船体姿态观测数据、船底换能器与海底声学应答器之间的往返时间以及船底和海底声学应答器处的深度数据进行观测历元的匹配统一。
附图说明
图1是本发明海底声学应答器的定位方法的原理示意图;
图2是本发明海底声学应答器的定位方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步地说明。
定位方法实施例
本发明的海底声学应答器的定位方法是通过联合gnss定位和声学定位技术实现的,如图1所示,测量船上设置有gnss天线,用于通过gnss卫星获取测量船只在海面上的定位数据,测量船底设置有声学换能器,声学换能器可与在海底设置的海底声学应答器之间通过声波建立连接,即声学换能器向海底发送声波信号并接收来自海底声学应答器返回的声波信号,本发明通过gnss观测数据、船体姿态角观测数据、声速剖面数据、水下声学信号往返时间和水深数据,对建立的包含船底声学换能器(简称换能器)与海底声学应答器之间的深度差约束的定位模型进行求解,从而实现对海底声学应答器的定位,具体实现过程如图2所示,包括以下步骤。
1.获取gnss观测数据、船体姿态观测数据、声速剖面数据、船底收发换能器与海底声学应答器之间的往返时间以及船底和海底声学应答器所在的深度数据。
具体而言,gnss观测数据是通过设置在船上的gnss天线获取,测量船按照提前设计好的优化航迹线走航,船载gnss天线接收多系统伪距、载波相位观测信息;船体姿态观测数据是通过设置在船上的惯性传感器获取,包括记录船姿变化的姿态角数据;声速剖面数据通过声速剖面仪获取;船底安置的收发换能器通过声脉冲测距信号与海底声学应答器建立联系,测量和记录声学信号往返传播的时间。换能器与应答器处分别固定有水位计,实时测量水深数据,海底应答器处由水位计测量的深度数据可通过声脉冲的方式传输。
在获取上述数据后,还需要对获取的各类数据进行预处理,包括粗差剔除、时间配准等。具体过程包括:
1)剔除观测数据中的明显粗差,净化原始观测文件;
2)对声速剖面进行等梯度分层,根据如下公式计算加权平均声速
式中,h为水深;∑为求和符号;n为总层数;wi为各层的权系数,根据声速结构取值;ci和zi分别为第i层的声速和深度;
3)根据船底水位计与收发换能器以及海底水位计与应答器间的相对位置关系,修正水位计观测数据,并作差得到逐历元换能器与应答器间的水深差;
4)对gnss观测数据、水位计观测数据、姿态观测数据以及时延数据进行观测历元的匹配统一。
2.构建包含海面水下联合观测方程和深度约束方程的定位模型。
本发明构建的定位模型,包括海面水下联合观测方程和深度约束方程,其中联合观测方程包含伪距观测方程、载波相位观测方程、基准转换方程和水下声学观测方程,如下式:
式中:下标sat,vessel,t,p分别表示卫星、测量船、换能器和应答器;p,φ,ρ表示进行了消电离层线性组合后的伪距和载波相位观测量以及声学信号测量得到的由船底换能器至海底声学应答器的距离;x表示三维坐标向量;f(*,*)表示根据两种坐标计算的几何距离;c表示真空中的光速;
利用基准转换后的相对偏移来表示应答器和换能器的之间的深度差
式中,(x,y,z)t表示全球坐标框架下的地理坐标,(x,y,z)t表示局部坐标系坐标,r表示包含所有转换过程的转换矩阵。将上述两式变形后作差,可得:
其中δht-p表示换能器与应答器之间的深度差,[001]表示只在z轴上计算,z轴指的就是海的深度方向,将该式变形为:
将待估参数单独分离:
变形为约束方程形式:
待估参数扩充至与观测模型保持一致,并写成矩阵即可得到:
d=dδx
该式即为深度约束方程,式中,nsat为可用卫星个数,d为包含换能器与应答器深度差观测信息和方程常数项的约束方程自由项向量;d为约束方程系数矩阵;δx为待估状态参数向量。
通过上述模型,本发明将海面gnss动态定位、基准坐标转换和水下声学定位整合至统一的模型中,并附加换能器与应答器的深度差约束方程,因此其待估参数种类亦增加,包括测量船三维坐标、海底声学应答器三维坐标、3种姿态角参数、接收机钟差参数、系统间时间偏差参数、对流层延迟湿分量参数和模糊度参数。
3.求解定位模型,实现对海底声学应答器的定位。
为降低异常参数对滤波结果的影响,本发明将自适应选权滤波算法引入gnss/声学联合定位模型中,逐历元利用重新构造的预报向量权矩阵再次进行参数估计。
对于状态参数是否异常的判断是自适应选权滤波的关键,即需要根据适当的判断标准对各参数对应的自适应因子进行合理构造。针对测量船坐标参数、海底声学应答器坐标参数和姿态角参数,利用其对应的预测残差协方差或方差分量估值,构造判别统计量,判断是否为异常参数,再结合自适应因子函数构造对应的自适应因子;其它待估参数自适应因子设为0或1,接收机钟差参数受自身稳定性影响,其自适应因子设为0,系统间时间偏差参数、附加约束后求出的对流层延迟湿分量和模糊度参数,其自适应因子可直接设为1。
具体构造判别统计量时,可以选择预报残差统计量形式或者方差分量比统计量形式。以海底声学应答器坐标参数为例,k时刻预报残差统计量形式为:
式中,
对于测量船坐标参数和姿态角参数可以得到类似的判别统计量形式,只需将公式中的预测残差协方差或方差分量估值替换为参数对应项即可。用判别统计量反映动力学模型误差大小后,根据自适应因子函数对各类参数进行自适应因子构造,自适应因子函数可以选择两段函数:
式中,δ(*)表示判别统计量;c为根据经验取值的常数。对各类参数分类进行自适应因子构造后,此时所有自适应因子构成的自适应因子阵可以表示为:
对当前历元的预报向量权矩阵
将调整后的
式中:
通过仿真和实测实验结果发现,由于标准卡尔曼滤波没有自我调节能力,gnss/声学联合定位过程中出现状态扰动时,常规算法滤波结果将出现较大偏差。引入自适应选权滤波算法后,削弱了异常扰动对结果的影响,能更合理地调节预报信息的贡献,定位结果更稳定,滤波效果显著提升。仿真实验三维偏差结果标准差和均方根均在0.5m以内,实测实验均方根水平方向不超过0.1m,z方向不超过0.15m,定位稳定性和定位精度较常规算法均提升了90%以上。实际应用的效果与测量设备的性能、观测数据的质量等密切相关。
本发明将gnss观测信息、姿态观测信息、水下声学观测信息等统一到同一函数模型中,并通过深度约束方程进行约束,无需求解中间量,实现了从卫星至海底应答器的直接处理,简化了海底控制点定位数据处理流程。同时本发明还顾及了动态定位过程以及海洋噪声环境中不可避免的动力学扰动影响,对预报参数进行瞬时异常判断,并构造对应的自适应因子进行实时调节,采用约束自适应选权滤波解,增强了滤波过程对误差影响的调节抗干扰能力,提高了最终得到的海底声学应答器坐标可靠性。本发明能够广泛应用于各类卫星导航系统定位服务支持下深远海域的海底控制点布设工作,具有较强的扩展性。
定位装置实施例
本发明的海底声学应答器的定位装置包括存储器和处理器,以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机程序,处理器与存储器相耦合,处理器执行所述计算机程序时实现本发明的海底声学应答器定位方法,具体的实现过程已在方法的实施例中进行了说明,这里不再赘述。