UUV水流观测数据融合与可视化技术研究

　　1 引言

　　无人潜航器(unmanned underwater vehicles,UUV)又称无人水下航行器或水下机器人,是一种以潜艇或水面舰船为支援平台,可长时间在水下自主远程航行的无人智能小型武器装备平台[1-3]。UUV携带多普勒海流剖面仪(acoustic doppler currentprofile,ADCP)水流测量法,属于水下自航式海洋观测技术,该海流观测方法可隐蔽观测、不受海面风浪影响、可实现全天候工作等特点,克服了传统坐底自容式水流监测方式的观测范围小,布放回收困难的不足,也克服了水面船携带ADCP观测海流时受海面环境影响严重、不能够对深海海流观测的缺陷。国外水下无人航行器如HUGIN系列、REMUS系列等仅只携带一个朝下的海流探测ADCP,即使使用的频率为150kHz,朝下最大的探测范围也仅为350m,而潜航器在水下航行时,其上部的海流就无法探测[4-6]。

　　水面船走航式ADCP测量的水流常用数据校验方法只是通过设置质控参数,对可疑和错误数据进行控制,而无法对野值进行有效剔除和对随机数据进行平滑[7]。基于以上分析,本论文介绍了一种利用UUV携带双ADCP观测水流的模式;并提出了水流观测数据的滤波方法;针对其在水下航行时不能够直接获取GPS数据的问题,进行地理位置和水流数据的融合,并进行水流数据的可视化研究。

　　2 UUV系统设计

　　UUV系统由UUV分系统和水面支持分系统组成,UUV分系统是直接完成水下移动观测。UUV系统组成如图1所示。

　　其中频率为300 kHz的ADCP换能器头朝下安装,实现对UUV下部水体水流的观测,且该频率ADCP具有底跟踪功能,可实现对UUV航行速度的测量,所以又称为多普勒计程仪(doppler velocity log,DVL); 600 kHz的ADCP换能器头朝上安装,实现对UUV上部水体水流的观测。Octans为光纤罗经和姿态传感器,可以测量UUV航行时的航向、纵倾和横倾。

　　3 水流观测数据滤波

　　UUV携带ADCP测量海流的过程中,由于仪器的自噪声、海况因素、声呐安装偏差和参数设置的不合理,以及姿态等传感器的误差,特别是当水层中有运动的鱼或海洋生物时,使得水流观测数据中含有异常数据(野值)和随机误差[8]。因此,在对水流观测数据进行后处理时,必须对这些原始数据进行滤波,消除野值,并对测量的随机误差进行平滑修正,提高水流数据的精度。

　　为了验证系统的可靠性, 2010年3月利用研制的UUV系统在浙江千岛湖进行了水流观测试验,试验水域80m,UUV航行深度20m,ADCP观测水流层数设置为4层,每层厚度6m。

　　3.1 基于多项式拟合的水流数据野值剔除

　　在工程实际中,常用的方法有格鲁布斯准则、罗曼诺夫斯基准则以及狄克松准则,但这些判别准则需要构造服从某种分布的判别统计量,插值法剔除野值时对于平滑的曲线比较有效,卡尔曼滤波递推辨识法则需要事先知道信号的统计特性,对信号的要求比较苛刻,而基于多项式拟合的野值剔除方法仅需要对已知的水流观测数据拟合一个多项式,再利用3倍拟合残差序列的均方误差准则进行判别剔除,较其他方法易于操作[9]。该方法对水流观测数据野值剔除步骤如下: