第3章超短基线水声定位系统

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第3章超短基线水声定位系统

1 c c f0 c 12 Xa R代入上式可得 X a T 2 c 12 d 2 d Xa T c 12 d
有
R T c R T c
以水平位置精度与斜距之比来衡量定位精度时有
斜距相对定位精度
X a 12 R 2d
响应器方式
带有深度的应答器/响应器方式
2 2019/4/9
一类是根据声线入射角和已知超短基线系统的几种定位解算方式深度进行位置解算
（（测）量信声标线方入式射角）（单程距离和角度） (c)
另一类则是根据测量的距离和声线入射角进行定位解算。
r
X Y
2 a
2 a
8
2019/4/9
3.3 入射角与距离算法（应答器或响应器方式）
目标斜距若使用应答器代替信标
1 R cTT , R 2
通过相位测量得到角度，直接求出位置坐标
hR cos mx X cos a mx Xa
1 cos2 mx cos2 my
1 mx
，
Xa
3.2 入射角和深度方式（非同步信标 h cos mx 2 信标方式）位置解算 1 cos cos2
con my Ya 1 tan X tan con mx a
1
1 13 tan 21
c 2 T 2 d 2 2 2 2 12 c T d 2 d
2 2 总的均方误差类似地，可得到 x y
13 2 Y 2d

超短基线水声定位系统相位差解模糊算法研究

超短基线水声定位系统相位差解模糊算法研究王燕;李晴;张光普;梁国龙;马世龙【摘要】基于窄带信号的超短基线水声定位系统通常面临相位差模糊与定位精度之间的矛盾.针对信号频率较高时难以构造传统解模糊方法所需的小于信号半波长阵元间距的问题,提出了一种基于广义最大似然准则的相位差解模糊算法.该算法通过模糊数向量初始化将解模糊问题转化为多元复合假设检验问题,并采用广义最大似然准则判决,进而估计信号方向.该算法无需构造小于半波长的阵元间距,有效扩大了无模糊阵列孔径,且对阵元布放方式要求较低;允分利用了相位差观测数据的统计特性,测向精度接近克拉美-罗界.仿真结果验证了该算法的有效性.%Ultra-short baseline (USBL) underwater acoustic positioning systems utilizing narrow band signals are always confronted with the contradiction between phase-difference ambiguity and positioning accuracy.When the signal frequency is high,it is difficult to construct an array with an interval less than a half-wavelength which is always employed in traditional ambiguity resolution technique.Aiming at this problem,a phase-difference ambiguity resolution method based on the generalized maximum likelihood (GML) rule is proposed.Firstly,with vectors of the ambiguity integers initialized,the ambiguity resolution problem is formulated as problem of multiple composite hypothesis testing.Then decision can be made through the GML rule and direction of arrival is obtained.With inter-sensor spacing exceeding half the wavelength,the proposed method effectively extends the unambiguous array aperture and constraint on array configuration is easy to be met.Additionally,under full consideration of the statisticalcharacteristics of observation data,accuracy of direction estimation approaches the Cramer-Rao bound.Simulation results verify the effectiveness of the proposed method.【期刊名称】《电子学报》【年(卷),期】2017(045)011【总页数】8页(P2787-2794)【关键词】相位差模糊;测向;多元复合假设检验;超短基线定位【作者】王燕;李晴;张光普;梁国龙;马世龙【作者单位】哈尔滨工程大学水声技术重点实验室,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学水声工程学院,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学水声技术重点实验室,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学水声工程学院,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学水声技术重点实验室,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学水声工程学院,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学水声技术重点实验室,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学水声工程学院,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学水声技术重点实验室,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学水声工程学院,黑龙江哈尔滨150001【正文语种】中文【中图分类】TN911.7信号波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计在雷达、声纳、通信等军事及民用领域具有重要的应用价值[1～3].超短基线水声定位系统通过测量接收基元间的相位差估计信号波达方向从而实现对水下目标的定位[4].当阵元间距大于信号半波长时，测量相位差可能与真实相位差相差2π的整数倍，称之为相位差模糊，该倍数称为模糊数，求解模糊数的过程则称为解模糊.相位差解模糊是超短基线系统实现准确定位的关键问题.工程应用中通常利用小于半波长的较短基线与较长基线相结合的方式消除相位差模糊.测量误差一定时，其性能随较长基线与较短基线长度之比增大而降低.此外，信号频率较高时，考虑到遮挡与耦合问题，可能难以实现半波长间距的阵元配置.通过构造多元非均匀阵列，利用多条基线的长度关系可以实现相位差解模糊[5～7]，且最小阵元间距可以超过半波长.基于余数定理法[8]理论上可以直接求得最长基线的模糊数，但是要求基线长度两两互质，且对噪声敏感.逐次解模糊法[9,10]通过构造小于半波长的虚拟基线得到无模糊的二次相位差，从而逐步求解其它基线的模糊数，通常只适用于特定的阵型，且解模糊性能受相位差误差及各基线长度之比影响较大.多组比值解模糊法[11]先利用相邻基线的长度比求解可能的模糊数组合，再得到一组公共的模糊数，其性能受相邻基线长度的最大公因子大小的影响.相关搜索法[12,13]建立理论参考数据与测量相位差之间的相似性代价函数，并通过网格搜索的方法选取使代价函数最小的角度作为信号入射方向.当网格划分较大时，容易产生理论数据与实际相位差的失配，从而导致解模糊失败；而网格划分较小时，所需要的存储空间及运算量增大，算法效率降低.另外，现有的多基线解模糊方法通常将基线间相位差测量误差看作统计独立的，测向结果通常是利用最长基线或一部分基线估计得到的，估计精度具有局限性.文献[14]中考虑了相位差测量误差之间的相关性并采用最小二乘方法估计波达角度，但并未考虑相位差模糊问题.本文利用相位差测量误差的统计特性将相位差解模糊问题转化为多元复合假设检验问题，并提出了基于广义最大似然准则的解模糊方法.该方法以最长基线测量相位差为基准进行模糊数向量初始化，减少了多维整数搜索的次数.文中推导了波达角的可观测条件并对其估计精度进行了理论分析.该算法有效增大了无模糊阵列孔径，且对阵型要求较低，充分利用了相位差观测数据，可以实现对信号方向的高精度估计.超短基线系统定位原理[15]如图1所示，三个阵元位于两条互相垂直的基线上，基线长度均为d，阵元1位于坐标原点处.设目标位于S0处，其水平位置坐标为[x,y]T，测量得到目标与阵元1间的斜距为R，则其中，αx和αy分别为目标位置矢量与x轴和y轴的夹角.S′为S0在xoy平面上的投影，其位置矢量与x轴的夹角αS0为目标水平方位角，且αx和αy可以通过分别测量信号到达阵元1和阵元2间的相位差φ12以及阵元1和阵元3间的相位差φ13得到，即其中，κ=为信号波数，λ=为信号波长，f0为信号频率，c为水中声速.可见，准确测量信号波达角αx和αy对提高超短基线系统定位精度具有重要意义.增大阵元间距通常有利于提高波达角估计精度，但是当d>时，测量相位差可能会出现2π模糊，即产生相位差模糊问题.相位差模糊会进一步导致定位模糊，因此，解模糊测向是超短基线系统实现准确定位的关键问题，本文重点针对此问题展开研究.考虑到两组阵元波达角估计过程相对独立，为了便于分析，下面均以一组阵元为模型进行相位差模糊问题的描述及解模糊算法的研究.不失一般性，考虑由阵元1和阵元2构成的二元阵列，两阵元间相位差为其中，α∈[0,π]为信号入射方向与x轴正方向的夹角.设测量相位差为ψ∈(-π,π]，则其中，δ为相位差测量误差，整数k为模糊数，k=0,±1,±2….由式(6)可见，当d>时，相位差模糊问题导致测量相位差ψ与多个可能的信号入射方向对应，但是只有真实模糊数对应的角度为波达角α的估计值.解模糊的目的就是通过求得真实模糊数，对测量相位差进行补偿从而得到无模糊的相位差，进而估计信号的入射角度.3.1 理论模型在间距大于半波长的双阵元之间加入(M-2)个辅助阵元，形成M元非均匀线列阵，且阵元间距最小值超过半波长.以第M个阵元为基准，形成N=M-1条基线，如图2所示，基线长度分别为d1,d2,…,dN.对于第n条基线，有其中，φn=κdncosα为相位差真值，δn为第n个阵元和参考阵元间的相位差测量误差，δn=εn-εM，εn和εM分别为第n个阵元和参考阵元的相位测量误差.假设不同阵元的相位测量误差统计独立，且均服从方差为σ2的零均值高斯分布，即εn～N(0,σ2)，n=1,2,…,M，则其中N.设各条基线测量相位差向量为X=[ψ1,ψ2,…,ψN]T，信号入射角度余弦值为β=cosα，模糊数向量k=[k1,k2,…,kN]T，则观测数据可以写成如下形式其中，L=[κd1,κd2,…,κdN]T，δ=[δ1,δ2,…,δN]T为相位差测量误差向量，其协方差矩阵为C，即δ～N(0,C)，其中，C=σ2C0，C0=I+UUT，I为N×N阶单位矩阵，U为元素均为1的N×1维向量.由式(8)可见，阵列的一组相位差观测量对应多种可能的模糊数向量，但是只有一个真实模糊数向量对应的角度为信号真实方向的估计值.因此，问题的关键在于如何从多个可能的模糊数向量中判别出真实模糊数向量.本文将解模糊问题转化为多元复合假设检验问题，将各个可能的模糊数向量与不同的假设条件对应，判决真实模糊数向量对应的假设为真则实现了正确解模糊.3.2 模糊数向量初始化理论上可以通过多维整数搜索获得所有的模糊数向量，但是这样得到的模糊数向量存在大量的冗余，极大地增加了后续假设检验问题求解的复杂度.下面，在充分挖掘相位差观测数据中隐含的信号入射角度信息的基础上，给出本文模糊数向量的初始化方法.由式(7)可得图2中阵列最长基线的模糊数k1的表达式为其中为最长基线的无模糊相位差，相位差真值φ1∈[-κd1,κd1].当时，k1的可能取值集合为为整数集，对应的可能取值构成集合}.可见，由集合Sψ={ψ1}到Sφ为一对多映射，记为算子f:Sψ→Sφ.当信号入射方向靠近阵列轴向时，相位差真值φ1趋近于其取值范围的边界.受测量误差的影响，实际值可能超过边界，即∉[-κd1,κd1].而Sφ中元素均在[-κd1,κd1]范围内，则当超过边界时，Sφ中没有与φ1相对应的元素.针对此问题，本文将φ1取值范围的边界值作为其合理估计对Sφ进行补充，设估计误差为则|.设补充相位差集合为则其中和分别为集合Sφ中元素的最大值和最小值，门限γ满足γ≤2π-δmax，δmax为相位差测量误差的最大值，且|δn|≤δmax，n=1,2,…,N.关于门限γ的取值，下文将给出更进一步的说明.至此得到补充后的离散相位差集合且对于中均包含与相位差真值φ1相对应的元素，将其记为则且设的基数为由中的元素对各基线的模糊数进行估计其中，[·]表示取整，则一共得到Q个模糊数向量Q.由于需要通过后续的多元假设检验从这Q个向量中判别出真实模糊数向量进而解模糊，因此能够实现正确解模糊的前提是这组向量中包括真实模糊数向量，又中的元素与相位差真值相对应，则要求通过可以求得各基线的真实模糊数.将的表达式代入式(11)，并结合式(7)可得其中，kn为第n条基线的真实模糊数，φ1dn=φnd1，则需满足由于δn≤δmax，则相位差测量误差的最大值需满足δmax<πd1/(d1+dn).又dn≤d1，则当δmax<π/2时，可以由求得各基线的真实模糊数，从而得到真实模糊数向量kt=[k1,k2,…,kN]t.式(10)中，对Sφ进行补充的门限需满足γ≤2π-δmax，因此，当δmax<π/2时，只需使门限值γ≤3π/2即可确保中包含并且由求得kt=k.综上，当相位差测量误差最大值满足δmax<π/2时，通过上述初始化方法可以得到Q个模糊数向量且其中包括真实模糊数向量.下面通过构建多元复合假设检验模型对这组向量中的真实模糊数向量进行判别，从而实现解模糊.3.3 多元复合假设检验模型的构建及算法实现考虑(N+2)×1维参数矢量的复合假设检验问题，其中θr=k是N×1维的模糊数向量，θs=[β,σ2]T是2×1维未知的非随机参数向量，β=cosα为信号入射角度余弦值，σ2为相位测量误差方差，本文算法无需相位测量误差方差的先验信息.概率密度函数以θ为参数，可以表示为p(X;θ)=p(X;k,θs).假设检验是对于式(14)中含有未知参量的多元假设检验问题，根据广义最大似然准则[16]，如果当q=t是最大时判Ht，其中是θs在Hq条件下的最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation，MLE)，可以通过使p(X;kq,θs|Hq)关于θs最大而求得.Hq条件下的概率密度函数为首先，通过使p(X;kq,β,σ2|Hq)关于β最大求取对数似然函数关于β的导数，并令它等于零，得σ2在Hq条件下的MLE是通过使关于σ2最大而求得的，令Xq=X+2πkq，有其中，则根据式(15)，有忽略常数项，再乘以-1，我们有因此，如果当q=t时，式(21)最小，则判Ht为真，而使式(21)达到最小等价于使Aq达到最小，因此最终的检验统计量简化为Aq，判决准则为如果当q=t时，Aq 最小，则判Ht为真，对应的为信号入射角余弦MLE.考虑到信号入射方向靠近阵列轴向时，实际无模糊相位差受噪声影响存在超过边界的问题，可能有∉-1,1，因此进行如下处理则波达角估计值为综上所述，基于广义最大似然准则的相位差解模糊算法的具体实现步骤总结如下:(1)根据算子f求得集合Sφ，并由式(10)求得集合进而得到(2)根据式(11)，由集合中的元素对各基线的模糊数进行估计，从而对模糊数向量进行初始化.(3)利用第(2)步得到的模糊数向量构建多元复合假设检验模型，计算各个假设条件下的检验统计量，如式(19)所示，并判决使其最小的假设Ht为真.最后由式(22)修正得到角度估计值4.1 波达角可观测性分析首先给出本文算法在[0,π]范围内角度估计无模糊，即波达角可观测的条件.设图2中N条基线的长度为dn=d0Pn，且d1>d2>…>dN，其中，d0为正有理数，Pn 为正整数，则波达角可观测需要满足以下条件：(1) P1,P2,…,PN的最大公因子为1，记为GCD(P1,P2,…,PN)=1，即P1,P2,…,PN为最大公因子为1的递减互异正整数.(2)d0<.证明如下：不考虑噪声的干扰，在假设条件Hq和Ht下分别可以得到其中，X0为(-π,π]区间内的相位差真值向量和分别为两个假设下β的MLE，且和et分别为对应的估计偏差向量.设kt为真实模糊数向量，则et=0，对应的检验统计量At=0.由式(23)及式(24)可得Hq条件下检验统计量为其中如果对于Aq，q=1,2,…,Q，且q≠t，均有Aq>At，则本文算法可以实现对波达角的无模糊估计.相反地，如果存在Aq，q≠t，使得Aq=At=0，则产生角度估计模糊，此时根据式(25)，有ρL=2πΔ，对其整理可得其中，γ0=ρd0/λ.当GCD(P1,P2,…,PN)=1时，式(26)成立需满足，γ0≥1，即ρ≥λ/d0.又ρ≤2，则有d0≥λ/2，这与d0<λ/2相矛盾，因此当GCD(P1,P2,…,PN)=1且d0<λ/2时不会产生模糊.余数定理法解模糊[8]要求P1,P2,…,PN两两互素，即GCD(Pi,Pj)=1，i=1,2,…,N，j=1,2,…,N，且i≠j.逐级解模糊算法[9,10]需要构造间距差小于半波长的一组阵元对，且算法只适用于特定的阵型.与二者相比，本文算法对阵元分布的要求更加宽松，在实际应用中更容易达到，且算法通用性较强.4.2 波达角估计精度分析设无模糊相位差向量则且X′的联合概率密度函数为则X′的Fisher信息为可得波达角估计克拉美-罗界(Cramer-Rao Bound,CRB)为其中，σα为标准差下界.由式(17)可得本文算法方向余弦的均方误差(Mean Square Error，MSE)为又则其中为式(30)中真实角度α的估计.结合式(30)和式(32)可见，在一定相位差测量误差条件下，本文算法的角度估计均方误差近似于CRB.因此，与传统构造小于半波长阵元间距的解模糊测向方法相比，本文算法有效增大了无模糊阵列孔径，且考虑了相位差测量误差之间的相关性，充分利用了所有基线的观测数据，波达角估计精度更高.为了验证本文算法的解模糊测向性能，采用Monte Carlo重复试验统计正确解模糊概率及测向误差.设Monte Carlo试验次数为NMC，仿真中NMC=10000.将求得的各基线模糊数等于对应的真实模糊数称为正确解模糊，则正确解模糊概率是指正确解模糊的次数与NMC之比.角度估计均方根误差(Root Mean Square Error，RMSE)为其中为单次仿真的波达角估计值.场景条件如下：信号为CW脉冲，频率f0=75kHz，水中声速c=1500m/s，信号波长λ=0.02m.参照文献[9]中逐级法的要求设计五元直线阵，以最右侧阵元为参考，基线长度向量d=[45d0,33d0,18d0,4d0]T，其中d0=λ/5，则基线长度比为P1:P2:P3:P4=45:33:18:4，容易验证该阵元布放方式满足本文算法的波达角可观测性条件，且阵元间距超过半波长.5.1 不同相位差测量误差下性能比较统计信号入射角度α=50°，相位差测量误差标准差σδ∈[0°,30°]条件下不同算法的正确解模糊概率及测向均方根误差，结果如图3所示.图例中，“逐级”表示逐级解模糊算法[9]仿真结果，“比值”表示比值解模糊算法[11]仿真结果，“搜索”表示相关搜索算法[12]仿真结果，其角度搜索范围[0,π]，步长为0.1°，“本文”表示本文算法仿真结果，其补充相位差门限取γ=.由图3(a)可见，当σδ≤5°时，逐级法解模糊概率可达到1，与文献[9]中给出的正确解模糊的条件δmax<π/(2kv+2)相符，其中相邻两级虚拟基线长度比值kv=3.对于比值法，当δmax<min[GCD(Pn,Pn+1)π/(Pn+Pn+1)]，n=1,2,3时，即δmax<π/26时才能够正确解模糊，因此当σδ=5°时，其正确解模糊概率已经小于1.而本文算法与搜索法在σδ≤15°条件下均可以100%正确解模糊，且随着σδ的增大，正确概率明显高于逐级法和比值法.与相关搜索法相比，本文算法充分利用测量相位差中的信号方向信息对模糊数向量进行初始化，减少了多维整数搜索的次数，且无需进行网格搜索，算法效率较高.图3(b)中并未给出比值法的测向精度，因为其正确解模糊概率随着相位差误差增大而急剧降低，得到的精度统计意义较小.逐级法的测向精度由最长基线长度决定.搜索法采用余弦函数形式的代价函数，不具有明确的物理意义.本文算法充分利用了相位差测量误差的统计特性，得到了波达角的最大似然估计，测向均方根误差低于逐级法及搜索法，σδ∈[0°,30°]条件下能够达到CRB.5.2 不同入射角下性能比较图4给出了σδ=30°，信号入射角度α在0°～180°范围内不同方法的正确解模糊概率及测向精度，其中，对逐级法及比值法也做了如式(22)所示的处理.由图4(a)可见，当σδ=30°时，比值法和逐级法正确解模糊概率分别约为0.1和0.5，而本文算法正确概率不低于0.93，远高于比值法和逐级法.图4(b)中，当信号靠近轴向入射时，搜索法正确概率明显下降，这是由于实际无模糊相位差超过边界造成真实角度对应的理论相位差与测量相位差失配，从而导致解模糊失败.本文算法在模糊数向量初始化时采用边界相位差对直接由最长基线相位差测量值周期展开得到的离散相位差集合进行了补偿，因此轴向附近正确解模糊概率没有明显下降. 由图4(c)及图4(d)可见，当α在0°～180°范围内时，本文算法测向精度始终高于逐级法及搜索法，且当α在20°～160°范围内时，本文算法测向均方根误差始终接近CRB.图4(c)中，当信号入射方向接近轴向时，测向误差显著增大.针对这种情况，图5给出了当目标位于xoy平面上，其水平方位角αS0在0°～180°范围内时，仅采用x轴上直线阵或y轴上直线阵估计αS0以及根据式(2)联合两条直线阵估计αS0的正确解模糊概率和估计均方根误差的统计结果.(αS0在180°～360°范围内的结果与图5相似，此处略去.)由图5(a)可见，由于两条线阵的解模糊过程相对独立，因此两条阵联合正确解模糊概率是分别采用一条阵的正确解模糊概率之积.由图5(b)可见，当目标水平方位角αS0在0°和180°附近，即信号入射方向在x轴附近时，仅采用位于x轴上的线阵估计αS0的误差显著增大.同理，当αS0在90°附近，即信号入射方向在y轴附近时，仅采用位于y轴上的线阵估计αS0的误差较大.而联合两条线阵估计αS0时对于不同的目标水平方位角，估计精度均较高.针对超短基线水声定位系统面临的相位差模糊问题，本文构建了多元复合假设检验模型，提出一种基于广义最大似然准则的相位差解模糊算法.对波达角可观测性及估计精度进行了理论分析，并进行了仿真验证.结果表明，该算法无需构造传统解模糊算法所需的小于半波长间距的阵列，有效扩大了无模糊阵列孔径，对阵元布放方式要求较低，算法通用性较高，能够有效消除相位差模糊.该算法利用相位差观测数据进行模糊数向量初始化，减少了多维整数搜索的次数，并且充分利用了相位差观测数据的统计特性，测向精度可接近CRB.与以往方法相比，相同条件下解模糊性能及测向精度均较高，且无需网格搜索.此外，虽然该算法是针对基于窄带信号的超短基线定位中存在的相位差模糊问题提出的，其基本思想也可扩展用于解决宽带超短基线定位中的相位差模糊问题，但具体处理过程需要根据实际应用条件进行适应性调整.篇幅所限本文不再展开叙述，相关问题将在后续工作中进行研究.王燕女，1973年生于辽宁沈阳.哈尔滨工程大学水声工程学院教授、博士生导师，主要研究方向为水声信号处理、水声工程、水声目标探测与定位.李晴女，1989年生于吉林农安.哈尔滨工程大学水声工程学院博士研究生，研究方向为水声信号处理、水声目标探测与定位.E-mail:******************张光普(通信作者) 男，1979年生于吉林四平.哈尔滨工程大学水声工程学院副教授、博士生导师，主要研究方向为水声定位与导航、矢量信号处理.E-mail:**********************.cn【相关文献】[1]Liu Z M,Guo F C.Azimuth and elevation estimation with rotating long-baseline interferometers[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2015,63(9):2405-2419.[2]Wu Y Q,Hu Z L,et al.Source number detectability by an acoustic vector sensor linear array and performance analysis[J].IEEE Journal of Oceanic Engineering,2014,39(4):769-778.[3]Gorcin A,Arslan H.A two-antenna single RF front-end DOA estimation system for wireless communications signals [J].IEEE Transactions on Antennas andPropagation,2014,62(10):5321-5333.[4]韩云峰,李昭,等.一种基于长基线交汇的超短基线定位系统精度评价方法[J].物理学报,2015,64(9):094301,1-7.Han Yunfeng,Li Zhao,et al.A precision evaluation method of USBL positioning systems based on LBL triangulation[J].Acta Phys Sin,2015,64(9):094301,1-7.(in Chinese)[5]狄慧,刘渝,等.联合到达时间估计的长基线测向相位解模糊算法研究[J].电子学报,2013,41(3):496-501.Di Hui,Liu Yu,et al.Long baseline direction finding unwrapping phase ambiguity algorithm with 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水下声基阵信号处理

水声定位技术与发展趋势综述1 引言地球表面积的71%是海洋，海洋里蕴藏着丰富的生物和矿物质资源，是人类今后生存和发展的第二个空间。

而水下探测设备则是人类开发海洋的重要帮手，更是海军和民用航海事业不可缺少的组成部分。

水声定位系统由水下声标、船上的声学接收、发射设备组成的定位系统，是水下探测设备的重要组成部分，研究水声定位技术意义重大。

2 水声定位技术迄今为止，水下目标定位跟踪的主要手段仍是依赖于几何原理的水声学定位方法。

通常用声基线的距离或激发的声学单元的距离来对声学定位系统进行分类。

水声定位系统，根据所实施的原理和测量手段不同，又可分为“方位--方位”、“方位--距离”和“距离--距离”三种测量系统。

大部分的长基线、短基线系统都属于后者。

距离测量水声定位系统是通过测量水下声源所辐射的声信号从发射到接收所经历的时间及声速来确定声源到各接收点的距离，从而实现对目标进行定位的。

根据接收基阵的基线可以将水声定位技术分为三类：长基线(LongBase-Line)、短基线(Short Base-Line)、超短基线(Ultra Short Base-Line)，另外还有一种组合定位系统，下面作详细介绍。

2.1超短基线定位系统(SSBL／USBL)超短基线定位系统(SSBL／USBL)的声基阵由集中安装在一个收发器中的所有声单元 (t>3)组成。

声单元之间的相互位置精确测定，组成声基阵坐标系，声基阵坐标系与船的坐标系之间的关系要在安装时精确测定。

包括位置和姿态(声基阵的安装偏差角度：横摇、纵摇和水平旋转)。

系统通过测定声单元的相位差来确定换能器到目标的方位(垂直和水平角度)。

换能器与目标的距离通过测定声波传播的时间，再用声速剖面修正波束线确定距离。

超短基线定位系统的示意图见图1。

图1 超短基线定位不意图超短基线定位系统的优点是整个系统的构成简单，操作方便，不需要组建水下基线阵，测距精度高。

超短基线定位系统的缺点是需要做大量的校准工作。

水声定位

各个水听器测的与目标的斜距为：
长基线水声定位系统
目标与原点的斜距为：
将式中
展开得：
从而得到：
ri
消去
r
可得方程：
用矩阵可写作：
其中，
但矩阵A奇异，因此方程有多个解，得不到唯一解。考虑再增加一个水听器，并测得它与目标的斜距 r4，可得另一个方程：
消去
r 得：
用上式代替矩阵方程第三行，则矩阵A非奇异，方程组可得到唯一解。但当水听器都位于同一水平面，且仍然是奇异矩阵，可用三个水听器得测量值以及已知时，矩阵A 联立，得方程组：
在海底布设由T1，T2，T3组成的水听器接收基阵，在直角坐标系坐标分别为
T1 (x1, y1,z1), T2 (x 2 , y2 ,z2 ), T3 (x3 , y3 ,z3 ) ，水听器位置
校准后，则假定坐标为已知量。各个水听器到原点的距离为：
di xi 2 yi2 zi2 (i 1, 2,3)
短基线水声定位
系统组成: 1) 被定位的船或潜器上至少有3个水听器。 2) 间距在5～20米的量级。 3) 水面船上面装有问答机 4) 一个同步信标（或应答器）置于海底工作原理问答机接收来自信标（或应答器）发出的信号，根据信号到达各基元的时间，求得斜距，据此可计算水面船相对于信标（或应答器）的位置。
超短基线定位系统的基阵长度一般在几厘米到几十厘米，与前两种不同，利
用各个基元接收信号间的相位差来解算目标的方位和距离。若按照工作方式划分，以上三种定位系统都可以选择使用同步信标或应
答器工作方式。
询问器或问答机:是安装在船上的发射器和接收器。它以一个频率发出询问信号，并以另一频率接收回答信号。接收频率可以多个，对应于多个应答器，常常只相隔0.5kHz。发射和接收换能器是无指向性的。应答器:是置于海底或装在载体上的发射/接收器。它接收问答机的询问信号（或指令），发回另一与接收频率不同的回答信号。收发换能器无指向性的。声信标:置于海底或装在水下载体（潜器）上的发射器，它以特定频率不停的发出声脉冲。它是自主工作的。声信标分同步式和非同步式两种。响应器:置于海底或装在水下载体（潜器）上的发射器，它由外部硬件（如控制线）的控制信号触发，发出询问信号。问答机或其它水听器接收它的信号。它常用于噪声较强的场合。

高精度超短基线在水下定位中的应用

高精度超短基线在水下定位中的应用高精度超短基线定位系统在水下定位中的应用张粤宁1 刘鹏2（1.武汉长江航道救助打捞局，武汉430014；2.上海地海仪器有限公司，上海 200233）摘要：声学定位系统（Acoustic Positioning System）的技术研究和应用开发在现代海洋科学调查和水下施工中起着重要作用。

本文以某品牌超短基线定位系统为例，就超短基线（Ultra Short BaseLine）声学定位系统的原理、应用范围等几个方面展开讨论，同时介绍了高精度超短基线工程中的实际应用，对使用过程中影响定位性能的主要因素进行了简单分析。

关键词：超短基线水下定位1概述20世纪90年代以来，世界先进国家的海洋调查技术手段逐步成熟与完善，其中超短基线（简称USBL）水下设备大地定位技术也获得了长足的发展。

高精度水下定位系统具有广泛的用途，在海洋探测研究、海洋工程、水下建筑物施工、潜水员水下作业、水下考古、海洋国防建设等方面，都离不开水下定位系统为其提供高精度、高质量的定位资料，因此高精度水下定位技术对维护国家领土权益和国民经济建设都具有重要意义。

1．1关于水下声学定位系统20世纪50～60 年代，在国际上，随着光、声、磁等技术的不断发展，在大力开发海洋自然资源和海洋工程的进程中，水下探测技术得到了较大发展，相继开发了一系列先进的、高效能的水下探测设备：在各种水下检测的光、声、磁技术中，由于水下光波衰减很快，即使是波长最长、传播最远的红外光波在水中传播到了几米以后也衰减完了，而声波和电磁波在水中有良好的传播性，因而，声呐、磁探和超短基线成为水下检测的有效方法。

声学定位系统最初是在19世纪60年代的时候被开发出来用于支持水下调查研究。

从那时起，这类系统便在为拖体，ROV等水下目标的定位中成为了重要角色。

声学定位系统能够在有限的区域内提供非常高的位置可重复精度，甚至在远离海岸。

对大多数用户来说，可重复性精度要比绝对精度重要。

GPS水下定位的水声定位系统研究

道声机、号别、间量接口路导计机组框图水接收信识时测与电和航算。成见图１，
．ＳＧＰ
秒信号
同步控制浮体部分
水声
发射机
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ｒｒｒＦ，ａ２Ａ
功率：
｛
川书翻、勺！
（）１接收换能器输出５Ｖｕ信号要求的声压：Ｐ＝５５６Ｘ＇＝０８Ｘ＂，，／．２０５．１Ｕ１９０Ｐ（）２接收点相对于１Ｐ均方Ｕ，。根声压的声强级：
．１． ‘Ｐ０／ｃ＝１０９７１０＇＝９ｄ０Ｌ “ ＇Ｐ１０９又０９Ｂ１０ ‘ ｇ，一
Ｐ；ＰＣ／
其中ｔｕ．１Ｐ均方根ｏ：声压的声强；Ｐ：Ｃ海水声阻率。＂）在最少〔二作距离上要求的声强级；
Ｓ６７ＢＬ＝ＴＬ＋１１Ｉ１＝８．＋９０９，ｏ７７９＝１．１８ｄ
（当收换器指向时，求发声率对数：４）发能有性要的射功的值为
ｌ＝ＳｏｇｌｐＬ一１１５一Ｄ：一ＤＩ＝９２Ｂ７．Ｉ，．ｄ
其中：收发换能器的方向性图为半球状，其指向性指数ＤｒＩ＝ＵＢＩ＝Ｄｘ换效率。３５．发射波形
因此要求
．！
发声率Ｐ１ｔ．取Ｐ１。射输出功Ｐ／其中。声电射功＝０＝８２０＝３９Ｗ，＝０发机电率ｓＰＷ＝７，为转

超短基线水声定位在海洋工程中的应用

Байду номын сангаас
度的措施主要包括以下：５．１提高水面ＤＧＰＳ差分卫星定位系统的精度；ＤＧＰＳ差分卫星定位系统误差直接由水面传递给水下声学系统定位误差。为减小误差可以采用高精度的ＤＧＰＳ，如辉固
（ＦＵＧＲＯ）集团的Ｓｔａｒｉｆｘ．ＸＰ、Ｓｔａｒｉｆｘ．Ｇ２等，可以将ＤＧＰＳ定位精度提升至分米级。５．２通过提高探头与应答器目标测距精度；提高测距精度的主要方法包括：精确测定测区声速剖面、减少多路径效应、减小海底噪音如波浪及水流和船机噪音的影响。采用宽带信号Ｗｉｎｄｅ－Ｂａｎｄ技术，在增大距离的同时，可以提高测时测相精度，减小测距造成的定位误差；提高测角精度的措施主要可以采用低频信号与提高信噪比等。６水下声学定位系统展望国内外水下声学定位系统经过近半个世纪的开发研究后在软硬件技术上也得到了飞跃的发展。例如高精度超短基线ＧＹＲＯＵＳＢＬ集光纤罗经Ｌｏｄｅｒｓｔａｒ、运动传感器ＭＲＵ与ＵＳＢＬ于一体，实现了免校准安装。大大减轻了工作人员野外操作和安装的繁琐性，提高了工作效率，其高达０．２％的测距精度，为实现水下高精度、高要求的工程定位作业提供了可能性。近年来联合式水声定位系统如Ｕ／ＬＢ１、Ｓ／ＬＢＬ、Ｓ／ＵＳＢＬ等被研制并应用在深海作业提供了精确的导航信息。该系统集成了长基线、短基线和超短基线的优点，即保证了精度又能在深海作业。此外，惯性导航技术也成功应用于水下定位作业，为超短基线定位精度的提升提供了可能。随着人类对海洋研究开发工作的深入发展，人类必将进一步走进大洋深处，相信高精度、高效率的水下定位系统将成为必然趋势。参考文献

基于虚拟仪器的超短基线水声定位系统

基于虚拟仪器的超短基线水声定位系统虚拟仪器技术（Virtual Instrumentation，VI）是指以计算机为核心的仪器与测量系统（硬件和软件）的设计方案，该技术通过软件编程的方式，实现仪器硬件控制、信号处理、仪器测量、数据采集等多种功能集成于一个仪器系统中。

基于虚拟仪器的超短基线水声定位系统（Ultra-short baseline Acoustic Positioning System，USBL）是一种通过水声信号实现目标定位的仪器系统，具有定位精度高、实时性好和使用灵活等优点。

虚拟仪器的超短基线水声定位系统由测量设备和数据处理系统两部分组成。

测量设备包括超短基线水声测距系统、目标跟踪系统和船舶姿态传感器三部分。

超短基线水声测距系统由一个发射器和多个接收器组成，其基本原理是通过发射出的水声信号，在目标位置处被接收器接收到，并记录下信号传播的时间。

测量设备中的目标跟踪系统可以实时记录目标的位置和运动状态，船舶姿态传感器可以实时记录船舶姿态和位置信息。

数据处理系统主要由计算机和虚拟仪器软件构成。

虚拟仪器软件根据接收到的信号和目标位置信息，计算出目标与船舶的距离和方位角等实时定位数据。

这些数据可以通过计算机的显示屏或者数据接口输出给用户使用。

在数据处理过程中，虚拟仪器软件会对信号进行滤波、去噪、补偿等处理，以提高定位精度和可靠性。

虚拟仪器的超短基线水声定位系统主要应用于海洋勘探、船舶导航、海洋救援等领域。

其中，海洋勘探中的水下生物调查、环境监测和地形测量等任务需要对海底目标进行定位和跟踪。

而船舶导航和海洋救援中，则需要对周围的船只和人员进行定位和跟踪。

虚拟仪器的超短基线水声定位系统相较于传统的超短基线水声定位系统具有更高的定位精度和更好的实时性。

而且，虚拟仪器软件可以根据用户的需求进行修改和开发，使得系统更具有灵活性和可扩展性。

因此，虚拟仪器的超短基线水声定位系统有着广泛的应用前景，可以满足研究者和工程师在海洋科学、航海技术和海洋工程方面的需求。

超短基线（USBL）在OBN定位中的应用

220OBN（Ocean Bottom Node，海底节点）是一种位于海底，可以独立采集、记录地震信号的多分量地震仪，可以在浅滩、过渡带、平台等复杂地形施工作业，其独立采集的特点让OBN作业区域更宽泛，作业方式更多样，施工效率更高。

特别是深水的OBS地震勘探中，OBN已经成为海洋地震采集的主要方法[1]。

在OBN地震勘探中，节点铺放精度是直接决定地震资料好坏的因素之一。

在铺放过程中由于受到潮流、水中障碍物、海底泥层的不规则性等因素影响，节点在下水点的位置坐标和其实际沉放到海底的位置坐标存在着较大差异，这种差异会直接影响地震资料的好坏。

所以海洋地震勘探对OBN施工作业的要求是：确定检波点点位在海底的准确位置，使其精度尽可能满足施工设计和作业指标要求，确保地震资料质量[2]。

1 OBN 施工方式和定位方法OBN与拖缆、OBC的区别主要是OBN作为一个无需额外供电的独立采集系统，可以单节点铺放，也可以多个节点串联起来铺放。

常规的施工方式是用绳子将多个节点按照一定的道间距，把整个施工设计排列上所有的节点串联起来，按照测线的桩号顺序一个个铺放到海底，等完成地震资料采集后再将节点从海底回收。

因节点本身不具备声学定位功能，需要在节点上绑定信标（声学设备），通过确定信标在水下的位置来确定对应节点的位置。

为了提高节点的铺放精度，需要采用超短基线（USBL）声学定位系统实时定位节点铺放过程中节点的位置，利用作业船舶的位置调整，通过节点绳将受力传导给节点，调整控制节点在水中下落过程中的运动状态，使节点落在设计点位的范围内。

节点完成铺放后，还要对水下节点进行二次声学定位，确定节点在海底的真实位置，作为最终的成果资料。

2 超短基线（USBL）系统工作原理和应用在国内外的OBN项目里，水深低于300米的项目都使用到了超短基线（USBL）声学定位系统。

相对于长基线定位系统，超短基线（USBL）使用更方便，更简单，不用专门在海底铺设声学矩阵，就可以实时跟踪单点信标，非常适合OBN节点作业的特点。

超短基线定位系统

ORE Trackpoint 3P 超短基线定位系统超短基线定位系统（USBL）系统的基本原理是收发换能器向水下目标发送询问信号，水下目标上安装有声学应答器，应答器收到USBL收发换能器的信号后发送应答信号。

收发换能器通过测量声学信号的来回时间来测定目标离收发换能器的距离。

由于收发机上安装有多个（3个以上）水听器，通过交汇测量，可以确定水下目标相对于收发换能器的位置。

美国ORE 公司的Trackpoint 3P是一套便携式超短基线声学定位系统，它是著名的Track Point 2 系统的最新升级产品，具有友好的用户接口界面，目标跟踪量程可达1000－2000m（和选定的应答器有关），可以跟踪4个目标，经严格标定能确保其测量精度。

系统的软件平台可以是Windows 98, NT, 2000或XP。

系统的主要技术指标如下：水平位置绝对精度（不考虑涌浪影响）±斜距的 0.75% (RMS )可重复精度（不考虑涌浪影响）±斜距的0.5% (RMS)航向角分辨率 0.1°斜距测量精度±0.3 m（RMS，声速校正后）斜距分辨率0.3 m接收波束角 180°4330B信标：1000m量程4360A-D 信标：2000m跟踪目标数量4个（顺次）水下信标声源级187dB(4330B)/195dB(4360A)水下信标频率 13～27Khz水下信标波束角全向或80度（用户选定信标）信噪比40 dB @ WB 滤波接收频率 22～30 kHz，1 kHz 步长发射频率 8～30 kHz，400W 输出接收脉宽 1.3ms发射脉宽1～15 ms控制单元重量、尺寸40.6 cm (L) x 33 cm(W) x 17.5 cm (D),7.7 kg 水听器重量、尺寸50.8 cm x 7.4 cm(D),4.5 kg电缆30 m ,7.2kgHP MB Transponder/Responder (4330B型)水下信标技术指标发射输出功率80W导航应答频段22-30kHz声源级和波束角187dB @1m @1uPa，全向长度29cm直径7 cm重量（空气中） 2.0 kg重量（水中）0.8 kg耐压深度1000 m接收频段 17或19kHz接收灵敏度100dB @ 1uPa响应时间Transponder:15ms Responder : 1ms发射脉冲宽度 2 ms发射间隔 1.8s或3.6s接收灵敏度100mv, RMS电池使用寿命2秒发射周期时5 天/175,000 次电池组镍镉可充电电池，0.85Amp.外壳材料 6061铝材料可选配件充电器4324C 充电器换能器波束角全向或定向换能器(+/-30° 波束) 分体/联体换能器可以选择分体式或联体式换能器HP MB Transponder/Responder ( 4360A型)水下信标技术指标长度51cm直径8.9 cm重量（空气中） 5.0 kg重量（水中） 2.7 kg耐压深度2500 m发射频段22-30kHz接收频段16-21kHz接收灵敏度100dB @ 1uPa发射脉冲宽度 2 ms声源级193dB @1m @1uPa响应时间Transponder/Responder :15ms/1ms电池使用寿命镍镉电池 - 5 天，在3秒的放电时段使用15,000 次的情况下碱性电池 - 5 天，在3秒的放电时段使用15,000 次的情况下锂电池 - 365 天，在3秒的放电时段使用15,000 次的情况下电池组可更换的AA号电池接口XSG-5-BCL-HP表面（暴露）材料硬质铝材料（套管部分）；轻质聚乙烯(锁条) ；环氧树脂加固玻璃可选配件充电器4324C-V1623 HP-MB充电器(110mA)换能器全向或定向(水声)换能器(+/-40° 波束)。