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超短基線定位系統(tǒng):海上實(shí)施與試驗(yàn)

摘要

       這項(xiàng)工作介紹了USBL聲學(xué)定位系統(tǒng)在海上的設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)和驗(yàn)證。從移動(dòng)平臺(tái)發(fā)出的精心選擇的聲信號被水聽器陣列接收,并基于匹配的濾波器進(jìn)行檢測。這樣就有可能確定到達(dá)時(shí)間(TOA)和估計(jì)發(fā)射極的位置。系統(tǒng)的性能依賴于對可能被加性噪聲和多徑現(xiàn)象破壞的期望信號的準(zhǔn)確檢測和準(zhǔn)確的TOA估計(jì)。將經(jīng)典聲學(xué)純音脈沖與寬帶編碼擴(kuò)頻信號(SS)進(jìn)行了比較,提高了TOA分辨率,增強(qiáng)了多徑和噪聲抑制能力。

       使用USBL近距離水聽器陣列接收SS信號需要先進(jìn)的信號處理技術(shù),只能使用數(shù)字信號處理器。因此,系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)必須依靠實(shí)時(shí)數(shù)字信號處理技術(shù),以提高性能和通用性;陔x散傅里葉變換(DFT)及其特性,研究了數(shù)字匹配濾波器的實(shí)現(xiàn)。該系統(tǒng)的總體性能是基于一系列海上測試的結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證的。

1.簡介

       聲學(xué)定位系統(tǒng)的設(shè)計(jì)目的是跟蹤水下航行器或平臺(tái)的演變。這些系統(tǒng)依賴于測量運(yùn)動(dòng)目標(biāo)發(fā)出的聲信號到達(dá)一組位置已知的接收器的時(shí)間。從TOA測量可以得到方位和/或距離,從而得到目標(biāo)的位置。水聲定位系統(tǒng)通常用于各種水下應(yīng)用,包括石油和天然氣勘探、海洋科學(xué)、打撈作業(yè)、海洋考古、執(zhí)法和軍事活動(dòng)。聲波定位系統(tǒng)可以達(dá)到幾厘米到幾十米的精度,可以在幾十米到幾十公里的操作距離內(nèi)使用。性能在很大程度上取決于定位系統(tǒng)的類型和型號、針對特定應(yīng)用的配置以及工作現(xiàn)場水聲環(huán)境的特征

1.1定位系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)

      水聲定位系統(tǒng)的經(jīng)典方法將在本節(jié)中介紹,如[17]所示。聲學(xué)基線之間的距離(即有源傳感元件之間的距離)通常用來定義聲學(xué)定位系統(tǒng)。因此有三種主要類型:短基線(SBL)、超短基線(USBL)和長基線(LBL)。

1.1.1短基線

      在一種SBL系統(tǒng)中,至少三個(gè)接收器,大約相隔20至50米,安裝在一艘水面艦艇的船體上。從聲信號的檢測和不同接收器的相對TOA測量,計(jì)算出一個(gè)方位。如果使用了飛行時(shí)間詢問技術(shù)(換能器應(yīng)答器),則還可以從SBL系統(tǒng)獲得到發(fā)射極的距離,從而可以得出位置。SBL系統(tǒng)提供的任何距離和方位都與安裝在船上的接收器有關(guān),因此,SBL系統(tǒng)需要額外的工具,如垂直參考單元(VRU)、陀螺儀和水面導(dǎo)航系統(tǒng)(GPS),以便在地球參考系統(tǒng)上提供位置。

1.1.2超短基線

       類似于SBL,但這里的接收器間距很近(間隔小于50cm)。USBL接收器的近間距要求TOA估計(jì)的精度更高。通過這種方式,USBL系統(tǒng)依賴于接收器之間聲信號的相位差或相位比較,而不是相對到達(dá)時(shí)間的測量。

像在SBL系統(tǒng)中一樣,飛行時(shí)間詢問技術(shù)可以用來實(shí)現(xiàn)到發(fā)射器的距離。此外,USBL系統(tǒng)導(dǎo)出的位置是相對于安裝在船上的接收器而言的,因此需要VRU、陀螺儀和GPS提供地球參考位置。

短基線(SBL)和超排序基線(USBL)定位系統(tǒng)的主要優(yōu)點(diǎn)是:

  • 基于船舶的系統(tǒng)(不需要在海底部署應(yīng)答器)。

  • 較低的系統(tǒng)復(fù)雜度使得SBL和USBL相對容易使用。

  • 良好的射程精度與飛行時(shí)間系統(tǒng)。這些系統(tǒng)的主要缺點(diǎn)是:

  • 需要對系統(tǒng)進(jìn)行詳細(xì)校準(zhǔn)。

  • 絕對定位精度取決于附加的傳感器(VRU和陀螺儀)。

  • 在SBL系統(tǒng)的情況下,大基線(>40m)需要在深水精度。

1.1.3Long基線

      部署了一個(gè)海底應(yīng)答器網(wǎng)絡(luò),其基線長達(dá)十公里。然后必須精確測量基線應(yīng)答器的相對位置或全局坐標(biāo)位置。至少需要三個(gè)應(yīng)答器,但為了引入冗余可能會(huì)使用更多。通過測量應(yīng)答器和被跟蹤車輛之間的移動(dòng)時(shí)間,使用三角測量技術(shù)計(jì)算位置。每個(gè)應(yīng)答器以不同的頻率應(yīng)答,從而使它們的信號彼此區(qū)分開來。從LBL系統(tǒng)得到的位置是相對或絕對海底坐標(biāo),不像SBL和USBL,不需要額外的組件。

長基線系統(tǒng)的主要優(yōu)點(diǎn)是:

  • 非常好的位置精度獨(dú)立于水深。

  • 大面積相對精度高。而這種系統(tǒng)的主要缺點(diǎn)是:

  • 系統(tǒng)復(fù)雜度高

  • 需要在每次部署時(shí)進(jìn)行全面校準(zhǔn)。

  • 部署/恢復(fù)所消耗的操作時(shí)間。

2、信號處理與定位

      在本節(jié)中,對水下定位系統(tǒng)可能使用的兩種聲音信號進(jìn)行了比較:傳統(tǒng)的正弦聲脈沖信號;和擴(kuò)頻信號。研究了信號檢測和到達(dá)時(shí)間估計(jì)問題,提出了一種基于匹配濾波器的解決方案。給出了一種在參考坐標(biāo)系中估計(jì)應(yīng)答器位置的封閉方法。利用聲波的平面近似求出應(yīng)答器的距離和方向。

2.1信號檢測與TOA估計(jì)

      定位系統(tǒng)接收器有兩個(gè)主要功能。首先,它必須檢測水中是否存在預(yù)期的信號;如果是這樣,它必須估計(jì)信號的TOA。發(fā)射器的方向和距離是通過對不同水聽器的TOA測量來計(jì)算的,因此系統(tǒng)需要對可能被附加噪聲破壞的已知信號進(jìn)行準(zhǔn)確的檢測和TOA估計(jì)。

      從信噪比(SNR)的角度來看,可以通過設(shè)計(jì)匹配濾波器來獲得檢測問題的最優(yōu)解,該濾波器由一個(gè)線性系統(tǒng)組成,其脈沖響應(yīng)是預(yù)期信號的時(shí)間反轉(zhuǎn)副本。濾波響應(yīng)是采集信號與期望信號之間的相關(guān)性。到達(dá)時(shí)間對應(yīng)于匹配濾波器輸出的峰值。

       對于TOA問題,我們可以量化估計(jì)的不確定性。TOA估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)差由[2]給出:image.png

      其中BW是信號帶寬的度量,image.png為匹配濾波輸出時(shí)的信噪比,其中n0為輸入噪聲級,E為信號能量。從式1中我們可以看出,有兩種方法可以減少TOA估計(jì)方差,從而提高系統(tǒng)的可重復(fù)性:增加信噪比;或者增加信號的帶寬。

       用于水下定位的經(jīng)典信號是窄帶音突發(fā),主要是因?yàn)閭鬏敽徒邮招盘査璧碾娐泛唵巍W屛覀兛纯慈绾螠p少這個(gè)特定信號的TOA估計(jì)方差。為了增加信噪比,我們必須增加所接收脈沖e的能量。對于正弦信號,能量與振幅和長度成正比。信號幅值受發(fā)射機(jī)功率的限制,因此通過發(fā)送更長的ping信號來實(shí)現(xiàn)更好的信噪比。

       對于同一類型的信號,帶寬由image.png其中T為脈沖長度,因此,為了減小TOA估計(jì)方差,信號持續(xù)時(shí)間必須減小。由(1)和(3),且為E∝T,可得TOA估計(jì)為image.png式(4)表示矛盾。當(dāng)不可能進(jìn)一步增加發(fā)射機(jī)功率時(shí),必須延長信號以增加信噪比。這為檢測提供了更大的能量,但也會(huì)增加TOA估計(jì)的方差,這是不可取的。另一方面,為了達(dá)到最高的時(shí)間分辨率與音波爆發(fā),最佳信號盡可能短。然而,這導(dǎo)致最佳信號的能量太少,無法在遠(yuǎn)距離進(jìn)行可靠的檢測。圖2顯示了兩個(gè)長度不同的正弦脈沖的匹配fifilter輸出。兩個(gè)信號都被相同的加性噪聲序列破壞。圖2a所示的較短脈沖在濾波器輸出中獲得了一個(gè)尖峰,但噪聲抑制能力較差。圖2b顯示,當(dāng)我們延長脈沖時(shí),噪聲抑制改善,但峰值的銳度下降。上面的討論代表了在加性白噪聲存在的情況下只有一個(gè)聲學(xué)信號的理想情況。然而,在水聲中通常有許多多徑信號,這些多徑信號是由反射引起的較晚時(shí)間到達(dá)的、振幅不同的信號的復(fù)制品。這種情景往往出現(xiàn)在淺層。

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圖2:匹配的fifilter輸出

信號從海面(或海床)反射過來的水通道。圖3顯示了在2ms延遲和75%振幅多徑情況下,匹配濾波器對正弦脈沖的響應(yīng)。

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圖3:fifilter輸出與多路徑匹配


使用沒有窄自相關(guān)峰值的正弦脈沖,延遲信號的響應(yīng)不能很好地與直接路徑分離。

我們在這里介紹了使用正弦脈沖的兩個(gè)主要缺點(diǎn)。

  • 不可能同時(shí)增加范圍(信噪比)和精度(減少TOA估計(jì)方差)。

  • 弱多徑拒絕。

       我們可以通過使用編碼擴(kuò)頻信號來克服這些缺點(diǎn)。SS信號是自相關(guān)函數(shù)接近脈沖的寬帶信號。此外,對于SS信號,可以在脈沖長度增加[2]時(shí)保持帶寬。這樣,從(1)可以看出,可以通過延長SS脈沖,增加信噪比和系統(tǒng)范圍來增加信號能量,同時(shí)減小TOA估計(jì)方差,提高系統(tǒng)精度。圖4顯示了SS脈沖在理想條件下的行為,并受到噪聲和多徑的破壞。

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圖4:匹配的fifilter輸出

       圖4表明,使用SS信號,可以獲得匹配的濾波響應(yīng),其噪聲抑制特性類似于長正弦脈沖,但其銳度類似于短正弦脈沖。同樣,在多徑存在的情況下,對反射的響應(yīng)和對直接路徑的響應(yīng)被很好地分離,使探測器能夠可靠地找到第一個(gè)峰值。雖然SS信號是相對復(fù)雜的,低成本,高速,數(shù)字信號處理器(DSP)的可用性現(xiàn)在可以考慮在現(xiàn)實(shí)世界的應(yīng)用中使用這些波形。從現(xiàn)在開始,在系統(tǒng)開發(fā)和測試期間,我們將使用SS聲信號。

2.2定位

       輻射源的方向和距離是基于聲波的平面近似來計(jì)算的。這個(gè)問題如圖所示。兩個(gè)接收器(i和k)投影在XY平面上,傳播平面波,到達(dá)接收器的時(shí)間(ti和tk)和發(fā)射器的單位方向向量d = [dx dy dz] T,意義相反,與傳播向量方向相同。平面波在接收器i和k之間傳播的距離由image.png給出其中vp為水中聲速,ri = [xi yi zi] T, rk = [xk yk zk] T表示接收器在體幀上的位置。不使用矢量表示法eq. 5變成vp(ti - tk) = - (dx(xi - xk)+dy(yi - yk)+dz(zi - zk))。(6)

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圖5:平面波近似

      如果有N個(gè)接收器,就會(huì)有M個(gè)方程式,像eq. 6, {i = 1,…N;K = 1,…N; i6 = k},等于M = n2 C N個(gè)接收器的所有可能組合。接收器之間的TDOA,∆=[∆1∆2…∆m] t,∆1 = t1−t2,∆2 = t2−t3,…∆M = tN−1−tN,可由∆= Ctm生成,其中C∈RM×N為組合矩陣,tm = [t1…tN] T是來自所有接收器的時(shí)間測量向量。同樣地,如果我們?yōu)榻邮掌魑恢枚x組合x = [x1−x2 x2−x3…xN−1−xN] T, y = [y1−y2 y2−y3 . .yN−1−yN] T, z = [z1−z2 z2−z3 . .zN−1−zN] T,對于N個(gè)接收器,問題的概化可寫成vp∆=−(dxx + dyy + dzz)。(7)[3]中給出的發(fā)射極方向的最小二乘解由d =−vpS #Ctm給出,(8)

其中S = [x y z] e S # = (S T S)−1S T。同樣利用平面have近似,發(fā)射極到接收器i的范圍由ρei = vpti給出,i = 1,…N,到體幀原點(diǎn)的范圍由ρi = ρei + dT ri,(9)其中d是先前計(jì)算的發(fā)射極方向向量。

將所有N個(gè)接收器的估計(jì)值取10的平均值image.png

3、系統(tǒng)開發(fā)

研制的USBL聲定位系統(tǒng)可分為發(fā)射和接收兩部分。建造發(fā)射箱并不是這項(xiàng)工作的目的,我們使用了一個(gè)現(xiàn)有的盒子,它能夠生成預(yù)記錄在內(nèi)存中的DSSS聲信號。另一方面,接收機(jī)的開發(fā)和編程是主要任務(wù)。接收盒的核心是DSP,可以提高USBL聲學(xué)定位系統(tǒng)的性能和通用性。使用德州儀器公司的TMS320C6713浮點(diǎn)DSP,工作頻率為225MHz。在執(zhí)行任何DSP算法之前,信號必須是數(shù)字形式的。這個(gè)任務(wù)是由一個(gè)16位,250 KSPS, 4通道a /D轉(zhuǎn)換器完成的。系統(tǒng)受控(啟動(dòng)/停止、操作模式、數(shù)據(jù)傳輸……)通信由SMSC LAN91C111以太網(wǎng)板保證。接收箱電子設(shè)備安裝在一個(gè)矩形的角度防濺外殼內(nèi),配有四個(gè)水聽器輸入連接器,一個(gè)用于PPS信號訪問的GPS天線,一個(gè)外部電源和一個(gè)以太網(wǎng)端口。發(fā)射箱如圖所示6.

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圖6:接待室

3.1收購

       這個(gè)過程從4個(gè)水聽器陣列開始,基于壓電換能器將聲波轉(zhuǎn)換為電信號。電信號被4個(gè)可變增益放大器放大。這些精密的模擬信號必須轉(zhuǎn)換成數(shù)字形式。該過程由ADC轉(zhuǎn)換器執(zhí)行,包括以下步驟:首先對信號進(jìn)行采樣,將模擬信號轉(zhuǎn)換為離散時(shí)間連續(xù)幅值信號;每個(gè)信號樣本的振幅被量化為2個(gè)16級中的一個(gè);離散的振幅電平被編碼成不同的16位長度的二進(jìn)制字。這個(gè)二進(jìn)制字,表示水聽器“偵聽”的聲波的數(shù)字形式,必須臨時(shí)存儲(chǔ)在DSP內(nèi)部存儲(chǔ)器中,以便進(jìn)行處理,以檢測預(yù)期信號的存在,并計(jì)算發(fā)射器的方向。

       為了解決數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)存儲(chǔ)問題,實(shí)現(xiàn)了FIFO(先進(jìn)先出)數(shù)據(jù)緩沖區(qū)。緩沖區(qū)被劃分為塊,當(dāng)ADC獲取新數(shù)據(jù)時(shí),緩沖區(qū)中的數(shù)據(jù)正在被處理。當(dāng)采集完成后,最老的數(shù)據(jù)塊被最新的數(shù)據(jù)所取代,新的循環(huán)開始。方塊的數(shù)量和長度是現(xiàn)在的主要問題。這是一個(gè)微妙的問題,因?yàn)樵谝粋(gè)塊采集的時(shí)間內(nèi),由L/fs給出,其中L是塊長度,fs是采樣頻率,DSP必須能夠處理緩沖區(qū)中所有塊中的數(shù)據(jù)。以這種方式,塊必須足夠大,以便給數(shù)據(jù)緩沖區(qū)處理時(shí)間,但又不能太大,因?yàn)閮?nèi)存限制。這種權(quán)衡導(dǎo)致我們使用與預(yù)期信號相同長度的塊L。

      緩沖區(qū)硬件實(shí)現(xiàn)的示意圖如圖7所示,以及預(yù)期信號通過緩沖區(qū)的過程。由于系統(tǒng)有四個(gè)水聽器,將有四個(gè)先進(jìn)先出緩沖器用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ),如圖所示7.

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圖7:長度為3L的FIFO數(shù)據(jù)緩沖區(qū)

       當(dāng)系統(tǒng)指示所期望的信號存在時(shí),它可能完全或只是部分在緩沖區(qū)中。因此,為了得到準(zhǔn)確的結(jié)果,在估計(jì)信號到不同水聽器的TOA和計(jì)算發(fā)射極位置之前,必須確保預(yù)期信號完全在緩沖器內(nèi)。使用三個(gè)長度為L的塊的選擇是因?yàn)槲覀兿M@種情況至少發(fā)生兩次,而3是確保這種情況發(fā)生的最小塊數(shù)量。像這樣,fifirst檢測總是被忽略,當(dāng)保證信號完全在緩沖區(qū)內(nèi)時(shí),只接受第二個(gè)連續(xù)檢測。此時(shí),采集暫時(shí)停止,以便進(jìn)行TOA估計(jì)和發(fā)射極位置計(jì)算。

需要注意的是,如果只使用兩個(gè)L長度的塊,則無法保證這一點(diǎn)。

3.2處理

        在第2.1節(jié)中,我們說過使用匹配濾波器是信號檢測的最佳解決方案。因此,將在DSP中實(shí)現(xiàn)一個(gè)數(shù)字匹配濾波器。輸出到緩沖區(qū)中的一組數(shù)據(jù)x[n]的數(shù)字濾波由x[n]與濾波脈沖響應(yīng)h[n]之間的數(shù)字卷積(卷積和)給出。image.png

        因?yàn)槠ヅ錇V波的目的是執(zhí)行期望信號與采集數(shù)據(jù)的cor -關(guān)系,它的脈沖響應(yīng)h[n]將是在ADC工作頻率fs處采樣的期望信號的副本。然而,卷積是一項(xiàng)計(jì)算量很大的工作。標(biāo)準(zhǔn)卷積算法具有二次元的計(jì)算復(fù)雜度,即使使用快速數(shù)字信號處理器,其實(shí)時(shí)計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)在大多數(shù)應(yīng)用中也是不可能的。在這種情況下,引入離散傅里葉變換(DFT)的概念變得非常重要,因?yàn)槭褂肈FT特性可以加快相關(guān)計(jì)算的速度。令{x[n]} = {x[0], x[1],…, x[N−1]}為采樣序列,其中N為樣本個(gè)數(shù)。它的Dis - crete傅里葉變換是復(fù)值序列{X[k]} = {X[0], X[1],…, X[N−1]}在頻域,具有相同的長度N,由image.png其中Ω = 2π/NT, T為采樣周期。離散傅里葉反變換(IDFT)在給定其DFT {x[k]}的情況下恢復(fù)序列{x[n]},它被定義為image.png

       圖8顯示了用于相關(guān)目的的有用的DFT性質(zhì)。用一種非常簡單的方式,我們可以說可以將時(shí)域卷積h[n]⊛x[n] '改變?yōu)轭l域乘法h[k] x[k]。該方法需要計(jì)算一次DFT (H[k]永久存儲(chǔ)在DSP內(nèi)部內(nèi)存中)、一次乘法和一次IDFT,將計(jì)算復(fù)雜度從o(N2)降低到o(Nlog2N)。當(dāng)需要卷積的樣本數(shù)量足夠大時(shí),就像我們的例子一樣,這種性能改進(jìn),以及快速DFT算法(FFT)的使用,是非常重要的,因?yàn)樗箤?shí)時(shí)卷積實(shí)現(xiàn)成為可能。即使使用上述解決方案,卷積實(shí)現(xiàn)也可以進(jìn)一步改進(jìn)。如3.1節(jié)所述,數(shù)據(jù)緩沖區(qū)由三個(gè)內(nèi)存塊組成,大小與預(yù)期信號的L相同,在每個(gè)采集周期結(jié)束時(shí),只有其中一個(gè)塊被更新,即其他兩個(gè)塊被移動(dòng)。這樣,當(dāng)只有三分之一的數(shù)據(jù)與之前的采集周期不同時(shí),執(zhí)行3L大小的卷積就沒有意義了。讓我們考慮數(shù)據(jù)緩沖區(qū)3L長度序列{x[n]}作為三個(gè)L長度序列{x1[n]}, {x[n]2}和{x[n]3}的和,如下所示:image.pngimage.png每個(gè)序列{xi [n]}表示數(shù)據(jù)緩沖區(qū)的第i個(gè)塊。將(14)替換為由(11)給出的匹配fifilter輸出image.png其中yi [n] = (h⊛xi) [n]是fifilter對第i塊數(shù)據(jù)的響應(yīng)。正如我們從(16)中看到的,可以將期望信號與整個(gè)數(shù)據(jù)緩沖區(qū)的卷積計(jì)算為與每個(gè)單獨(dú)塊的卷積之和。因此,在每個(gè)采集周期中,我們可以執(zhí)行L大小的卷積而不是3L大小的卷積,可以顯著提高時(shí)間性能。這種卷積方法被稱為重疊-相加,因?yàn)槊總(gè)h⊛xi的卷積長度為2L−1,當(dāng)h⊛x1與h⊛x2相加,h⊛x2與h⊛x3相加時(shí),L−1元素會(huì)重疊。

3.3決定

       在執(zhí)行匹配濾波卷積后,系統(tǒng)必須決定預(yù)期信號是否存在于數(shù)據(jù)緩沖區(qū)中。為了研究決策準(zhǔn)則,我們應(yīng)該回頭看圖4a和圖4b,其中濾波器對DSSS信號的響應(yīng)是給出的。決策準(zhǔn)則背后的思想是將匹配fifilter輸出的最大值與其平均絕對值進(jìn)行比較。由于噪聲的存在,這是采集到的數(shù)據(jù)中未知的組成部分,總是會(huì)有某種程度的不確定性。然而,由于有一個(gè)大大高于平均絕對值的最大值是一個(gè)與濾波器對預(yù)期DSSS信號的響應(yīng)相關(guān)的特征,而不是對噪聲的響應(yīng),我們將認(rèn)為這兩個(gè)值之間的差異最大,預(yù)期信號出現(xiàn)在緩沖區(qū)的機(jī)會(huì)也就越大。通過這種方法,我們?yōu)橄到y(tǒng)定義了一個(gè)閾值,并認(rèn)為期望信號出現(xiàn)時(shí)image.png當(dāng)預(yù)期信號出現(xiàn)時(shí),系統(tǒng)必須等待下一個(gè)采集周期,只有連續(xù)的第二次檢測才能保證信號完全在緩沖區(qū)中,如3.1節(jié)所述。

3.4位置計(jì)算

       與所有四個(gè)水聽器都在持續(xù)進(jìn)行的采集不同,只對四個(gè)水聽器中的一個(gè)實(shí)現(xiàn)了采集數(shù)據(jù)的處理和信號存在性決策。我們記得,整個(gè)處理和決策必須在少于一個(gè)緩沖區(qū)塊獲取的時(shí)間內(nèi)執(zhí)行,這是實(shí)現(xiàn)的最關(guān)鍵點(diǎn)。因此,不可能處理所有四個(gè)緩沖區(qū)中的數(shù)據(jù)。盡管如此,當(dāng)選擇用于實(shí)時(shí)處理的數(shù)據(jù)緩沖區(qū)中檢測到預(yù)期信號時(shí),采集會(huì)暫時(shí)中斷,并處理剩下的三個(gè)數(shù)據(jù)緩沖區(qū),以查找信號TOA。根據(jù)2.2節(jié)中介紹的研究計(jì)算位置,在什么采集重新啟動(dòng)后。

4海上試驗(yàn)

        一旦實(shí)施完成,就進(jìn)行了一系列海上試驗(yàn)。測試于2009年6月22日至26日在奧爾塔城進(jìn)行。由于位置結(jié)果是在USBL陣列的坐標(biāo)坐標(biāo)系中表示的,因此最好陣列相對于地球坐標(biāo)坐標(biāo)系保持靜止,否則即使在發(fā)射極位置靜止的情況下,USBL陣列的運(yùn)動(dòng)也會(huì)影響位置計(jì)算。因此,試驗(yàn)是在港口內(nèi)進(jìn)行的。這樣就可以牢牢地固定陣列,確保定位結(jié)果不受其運(yùn)動(dòng)的影響。然而,港口內(nèi)的多徑和噪聲存在性要強(qiáng)得多,因此影響了測試結(jié)果。試驗(yàn)分為兩類:靜態(tài)和動(dòng)態(tài)。由于計(jì)算方法不同,這兩種方法的結(jié)果分別對距離和方向估計(jì)進(jìn)行了分析,如2.2節(jié)所示。

4.1平穩(wěn)性試驗(yàn)

        在靜止測試中,發(fā)射器被綁在一個(gè)橋墩上,橋墩上的波動(dòng)可以忽略不計(jì),系統(tǒng)運(yùn)行20分鐘。通過DSP處理得到的試驗(yàn)平穩(wěn)距離結(jié)果直方圖如圖9所示。從圖9中我們可以看到,距離結(jié)果主要?jiǎng)澐衷趦蓚(gè)非連續(xù)子區(qū)間之間,[77.70;77.80]m和[77.90;78.05 m。發(fā)射器和USBL陣列都是靜止的,這是一個(gè)意想不到的結(jié)果。為了了解它發(fā)生的原因,我們應(yīng)該觀察用來決定信號是否存在和計(jì)算發(fā)射極距離的數(shù)據(jù)。兩種不同檢測的匹配濾波卷積如圖10所示。

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圖9:車站測試距離結(jié)果直方圖

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圖10:匹配的濾波器卷積

       從圖10a和10b可以看出,匹配濾波卷積有兩個(gè)非常接近的最大值。因?yàn)樾盘朤OA是用卷積的峰值來計(jì)算的,當(dāng)絕對最大值是第一個(gè)距離將位于最近的子區(qū)間,當(dāng)絕對最大值是第二個(gè)距離將位于最遠(yuǎn)的子區(qū)間。在詳細(xì)分析了所有檢測的四個(gè)通道的卷積結(jié)果后,我們可以說,圖10a和10b代表了測試期間發(fā)生的情況。在圖11中,給出了不同通道的兩個(gè)卷積最大值之間的時(shí)間差的直方圖。

       如圖11所示,兩個(gè)卷積最大值之間的時(shí)間差因信道而異。通道4卷積的差異更大,通道3和通道1和2的中間差異更小。綜合以上說明,已知通道4連接最深的水聽器,通道3連接最靠近水面的水聽器,通道1和通道2連接中間深度的水聽器,我們發(fā)現(xiàn)匹配濾波器卷積中的第二個(gè)最大值是由海面上的信號反射引起的,是由直接路徑信號到達(dá)引起的第一個(gè)最大值。

       為了解決這一多路徑檢測問題,我們必須修改TOA估計(jì)方法。當(dāng)(17)給出的決策因子為真時(shí),我們不將TOA估計(jì)為絕對最大值位置,而將TOA考慮為超過決策閾值的第一個(gè)最大值的位置。在圖12中,我們再現(xiàn)了之前圖9中給出的結(jié)果,這些結(jié)果是用新的TOA估計(jì)方法對測試期間獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行后處理后得到的。

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圖12采用新的TOA估計(jì)方法的車站試驗(yàn)距離結(jié)果直方圖


       從圖12可以看出,采用新的TOA估計(jì)方法,距離結(jié)果不再劃分在兩個(gè)不連續(xù)子區(qū)間之間,距離標(biāo)準(zhǔn)差由8.8降低到1.6cm。通過這種方式,系統(tǒng)對多路徑的拒絕大大提高了,從而提高了系統(tǒng)的全局性能。如果說多徑效應(yīng)在計(jì)算輻射源距離時(shí)造成了厘米量級的誤差,那么在計(jì)算輻射源方向時(shí),這些誤差則是幾十度量級的。通過DSP處理得到的試驗(yàn)平穩(wěn)方向結(jié)果如圖13所示。從圖13可以看出,方向計(jì)算得到的結(jié)果非常不一致。

        然而,為了理解這種糟糕性能的原因,最好看看用于計(jì)算發(fā)射器方向的數(shù)據(jù),而不是最終的結(jié)果。如2.2節(jié)所述,方向從信號TDOA到不同的水聽器計(jì)算。在圖14中,我們給出了4個(gè)水聽器之間TDOA的3個(gè)直方圖。

我們看到圖13中不一致的方向結(jié)果被圖14a, 14b和14c中不一致的TDOA估計(jì)所證明。與之前的距離計(jì)算(圖9)一樣,TDOA結(jié)果被劃分在非連續(xù)子區(qū)間之間。同樣,30到40個(gè)樣本的子區(qū)間之間的時(shí)間差是相似的(見圖11),這表明問題可能是由信號反射引起的。因此,我們將嘗試用同樣的方法來解決這個(gè)問題:修改TOA估計(jì)方法,避免多徑檢測。在圖15中,我們再現(xiàn)了圖14所示的結(jié)果,這些結(jié)果是用新的TOA估計(jì)方法對測試期間獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行后處理后得到的。

正如預(yù)期的那樣,新的TOA估計(jì)方法大大改進(jìn)了TDOA估計(jì),現(xiàn)在的TDOA估計(jì)精度約為8μs(2個(gè)樣本)。用TDOA數(shù)據(jù)計(jì)算的發(fā)射體方向如圖16所示。將其與測試期間獲得的方向(圖13)進(jìn)行比較,可以明顯看出系統(tǒng)性能大大增強(qiáng),兩個(gè)角度估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)偏差約為0.4度。

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圖16:采用新的TOA估計(jì)方法的臺(tái)站測試方向結(jié)果

       當(dāng)涉及到時(shí)間延遲估計(jì)時(shí),有一個(gè)非常常見的方法:數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)聯(lián)。為了尋找不同水聽器的信號TDOA,在后處理分析中還采用了互相關(guān)的方法。這里沒有給出得到的結(jié)果,但它們揭示了一個(gè)有趣的特征:互相關(guān)性能取決于被處理的通道。TOA1- TOA2估計(jì)的性能相似(通道1和2連接到相同深度的水聽器),其他兩個(gè)通道的性能較差。信號反射和水聽器放置在不同深度也證實(shí)了這一結(jié)果。

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圖14平穩(wěn)試驗(yàn)方向結(jié)果TDOA直方圖

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圖15采用新的TOA估計(jì)方法的平穩(wěn)試驗(yàn)方向結(jié)果TDOA直方圖

4.2動(dòng)態(tài)試驗(yàn)

      為了進(jìn)行動(dòng)態(tài)測試,發(fā)射極被安裝在用GPS記錄位置的船上?梢詼y試的距離和角度間隔非常有限。盡管如此,在港口內(nèi)進(jìn)行了動(dòng)態(tài)測試,以允許USBL接收陣列的充分緊固,如本節(jié)開始所解釋的。動(dòng)態(tài)測試持續(xù)時(shí)間為1445秒(約24分鐘)。由于發(fā)射頻率是每秒一個(gè)信號,1445將是探測到的最大數(shù)量。然而,有203個(gè)(占總量的14%)的排放被損失了。圖17顯示了動(dòng)態(tài)試驗(yàn)的距離結(jié)果。排放損失在0米距離處繪制。除了損失的發(fā)射外,還有一些探測會(huì)導(dǎo)致明顯錯(cuò)誤的距離結(jié)果。這些錯(cuò)誤的結(jié)果是由直接路徑信號丟失和相應(yīng)的多路徑檢測造成的。為了量化這些情況,我們考慮最大速度為4m。S−1對于船和特定距離的結(jié)果,如果它意味著比上次檢測的速度更高,則被分類為不正確。這樣,從1242次檢測中,有1210次被分類為正確的(1445次總排放的84%)。在檢測的百分比和結(jié)果分類為正確的情況下,動(dòng)態(tài)距離計(jì)算性能是令人滿意的。

       在評估系統(tǒng)性能時(shí),計(jì)算輻射源的方向也采用相同的策略。方向結(jié)果未繪制,但正確結(jié)果的百分比見表1。我們比較了兩種不同的TDOA估計(jì)方法得到的方向結(jié)果:第一卷積最大值超過決策閾值和數(shù)據(jù)互相關(guān),F(xiàn)在只使用導(dǎo)致正確距離結(jié)果的1210個(gè)接收。

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表1:動(dòng)態(tài)測試方向結(jié)果

      這兩種方法都會(huì)導(dǎo)致相似的性能,但與平穩(wěn)檢驗(yàn)不同的是,交叉相關(guān)現(xiàn)在呈現(xiàn)出略好的結(jié)果。此外,縱向和仰角之間的性能非常相似。這一事實(shí)可以被質(zhì)疑,因?yàn)檎缥覀冎八f,交叉相關(guān)方法的性能取決于所處理的通道,而TOA1- TOA2估計(jì)的性能要好得多,通道與水聽器連接在相同的深度,因此足以計(jì)算縱向角。然而,在2.2節(jié)中,我們開發(fā)了一個(gè)發(fā)射器方向的最小二乘解,使用所有4個(gè)通道來計(jì)算任何角度。這樣,可以增加冗余,但放置在不同深度的水聽器的低性能估計(jì)TDOA可能會(huì)破壞縱向角度計(jì)算。為了確認(rèn)我們重復(fù)方向計(jì)算,現(xiàn)在不進(jìn)行最小二乘最小化,使用通道1和2(相同深度)計(jì)算縱向角,使用通道3和4(不同深度)計(jì)算仰角。

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表2:無最小二乘最小化的動(dòng)態(tài)測試方向結(jié)果

      從表2中,我們再次看到相互關(guān)系呈現(xiàn)出稍微更好的結(jié)果,但縱向和仰角之間的表現(xiàn)現(xiàn)在有很大的不同?v向角性能明顯提高,接近100%的正確結(jié)果,仰角性能保持在相同的精度水平。這些結(jié)果表明,最小二乘最小化會(huì)破壞系統(tǒng)的性能。將通道1和2與通道3和4分離,我們失去了冗余,但通道3和4的較不準(zhǔn)確的TDOA估計(jì)不會(huì)破壞縱向角度計(jì)算。盡管如此,當(dāng)TDOA估計(jì)誤差在通道之間相似時(shí),最小二乘最小化應(yīng)該是一個(gè)很好的選擇。

5、結(jié)論

       本工作介紹了USBL聲學(xué)定位系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)和海上驗(yàn)證。信號檢測和TOA估計(jì)基于匹配的濾波響應(yīng),這導(dǎo)致了最高的信噪比。將經(jīng)典聲學(xué)純音脈沖與寬帶編碼擴(kuò)頻信號進(jìn)行了比較,得到了更高的TOA分辨率和更強(qiáng)的多徑和噪聲抑制能力。發(fā)射器的位置是計(jì)算訴諸于聲波的平面近似。最關(guān)鍵的開發(fā)任務(wù)是數(shù)字濾波器的實(shí)現(xiàn)。數(shù)字濾波由信號卷積組成,必須在實(shí)際時(shí)間內(nèi)完成。由于使用了DSP和處理技術(shù),使得實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)成為可能,這些技術(shù)大大減少了卷積時(shí)間(基于DFT特性)。為了給出系統(tǒng)電位的全局概念,我們在圖18中比較了發(fā)射器的GPS跟蹤與USBL定位計(jì)算的正確距離結(jié)果和沒有最小二乘最小化得到的縱角。

參考文獻(xiàn):

[1] A. Alcocer, P. Oliveira, and A. Pascoal. UnderwaterAcoustic Positioning System Based On Buoys With GPS. Proceedings of the Eighth European Conference on Underwater Acoustics, 8th ECUA, June 2006.
[2] Thomas C. Austin. The Application of Spread Spectrum Signaling Techniques to Underwater Acoustic Navigation.
Proceedings of the 1994 Symposium on Autonomous Underwater Vehicle Technology, 1994.
[3] P. Batista. Controlo de Ve′ıculos Aut′onomos Baseado na Informac¸˜ao Directa de Sensores Ac′usticos. Relat′orio de trabalho final de curso, Universidade T′ecnica de Lisboa - Instituto Superior T′ecnico, Setembro 2005.

[4] R. Cusani. Performance of Fast Time Delay Estimators. IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol. 37(5):757–759, May 1989.
[5] F. Gustafsson and F. Gunnarsson. Positioning Using Time-Difference Of Arrival Measurements. Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 2003.
[6] Emmanuel C. Ifeachor and Barrie W. Jervis. Digital Signal Processing. A Practical Approach. AddisonWesley Ltd., 7th edition, 1998.
[7] Sonardyne Inc. http://www.sonardyne.com/, 2009.
[8] F. Lima and C. M. Furukawa. Development and Testing of an Acoustic Positioning System - Description and Signal Processing. Proceedings of the IEEE 2002 Ultrasonics Symposium, 2002.
[9] Isabel M. G. Lourtie. Sinais e Sistemas. Escolar Editora, 2nd edition, 2007.
[10] P. H. Milne. Underwater Acoustic Positioning Systems. Gulf Publishing Company, 1983.
[11] Sanjit K. Mitra. Digital Signal Processing. A Computer-Based Approach. McGraw-Hill, 2nd edition, 2001.
[12] M. Morgado, P. Oliveira, C. Silvestre, and J. F. Vasconcelos. USBL/INS Tightly-Coupled Integration Technique for Underwater Vehicles. Proceedings
Of The 9th International Conference on Information Fusion, 2006.
[13] Marco M. Morgado. Sistema de Navegac¸˜ao Inercial com Ajuda USBL. Relat′orio de trabalho final de curso, Universidade T′ecnica de Lisboa - Instituto Superior T′ecnico, Setembro 2005.
[14] J. O. Smith and J. S. Abel. The Spherical Interpolation Method of Source Localization. IEEE Journal of Oceanic Engineering, vol. 12(1):246–252, 1987.
[15] D. Thomson and S. Elson. New Generation Acoustic Positioning Systems. Oceans 2002, vol. 3:1312–1318, Oct. 2002.
[16] Robert J. Urick. Principles of Underwater Sound. Peninsula Publishing, 3rd edition, 1983.
[17] K. Vickery. Acoustic Positioning Systems. A Pratical Overview Of Current Systems. Proceedings of the 1998 Workshop on Autonomous Underwater Vehicles, August 1998.
[18] K. Vickery. Acoustic Positioning Systems. New Concepts - The Future. Proceedings of the 1998 Workshop on Autonomous Underwater Vehicles, August 1998.
[19] J. Yli-Hietanem, K. Kalliojarvi, and J. Astola. LowComplexity Angle of Arrival Estimation of Wideband Signals Using Small Arrays. Proceedings Of The 8th IEEE Signal Processing Workshop on Statistical and Array Processing, 1996.


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