一种基于声剖面优化的声线修正方法、系统、设备与介质
本发明涉及水声定位的声线修正，特别涉及一种基于声剖面优化的声线修正方法、系统、设备与介质。
背景技术：
1、在普遍的水下环境中，由于水体密度、温度等要素的不均匀分布，对应的声速会随时空发生变化，声速剖面表现为梯度分布。水声信号传播过程会不可避免地受到声速分布的影响，在声线传播至介质边界或密度起伏较大的区域时发生反射和折射，使得声波传播方向发生变化，在整体的声历程中表现为明显的声线弯曲。
2、对水声超短基线定位系统来说，其定位过程由部署在浅层海水的基站端发射声信号，水下目标进行声应答回复，基站的接收单元捕获应答信号并解析得到总传播时长与阵元时延差，结合定位模型求得目标斜距与方位角信息。由于斜距定位采用平均声速乘单程传播时间的方法，因此声线弯曲会带来目标斜距的求解误差，进而影响定位精度。
3、对此，基于声速的垂直梯度分布与射线声学的snell定律，常用的声线修正方法如有效声速法、声线追踪方法，是解决声线弯曲的重要基础，可提升斜距定位精度。在分层足够精细时，声线追踪方法的求解精度可得到保证，但实际中剖面测量的深度间隔较大，使得剖面散点特征明显，拟合度难以保证；若采用插值方法细化剖面，则又面临分层数增加带来的计算效率下降问题。
4、一些提升计算效率的声剖面抽稀方法往往建立在已知目标深度信息的情况下，以有效声速方法保持曲线积分面积的一致性，而目标深度未知时的声线修正策略又缺乏分层抽稀研究。
技术实现思路
1、本发明的目的在于针对上述现有技术的不足，提供一种基于声剖面优化的声线修正方法、系统、设备与介质，以解决现有技术中提升计算效率的声剖面抽稀方法往往建立在已知目标深度信息的情况下，以有效声速方法保持曲线积分面积的一致性，而目标深度未知时的声线修正策略又缺乏分层抽稀研究的问题。
2、本发明具体提供如下技术方案：一种基于声剖面优化的声线修正方法，包括如下步骤：
3、获取声线的常梯度声剖面曲线、初始掠射角和单程传播时长；
4、对所述常梯度声剖面曲线进行散点数据细化处理和剖面平滑处理；
5、获取散点数据细化处理和剖面平滑处理后常梯度声剖面曲线的积分面积，采用滑窗观测方法截取采样点数据，并以所述采样点处积分面积的截断误差进行分层判别，在观测窗口内各点的线性拟合度符合门限要求时，进行声梯度层的合并，获取优化后的声剖面曲线，并构建分层常规梯度模型；
6、结合所述分层常规梯度模型、初始掠射角和单程传播时长进行声线追踪，获得声线修正后的目标斜距。
7、优选的，获取所述剖面平滑处理后常梯度声剖面曲线的积分面积，截取采样点数据，并以所述采样点处积分面积的截断误差进行分层判别，在观测窗口内各点的线性拟合度符合门限要求时，进行声梯度层的合并，包括如下步骤：
8、将离散声速点与对应深度导入，截取n点声速数据，以分层常梯度方法建立关于深度z(n)的局部声剖面c(n)，组成滑动观测窗口；
9、计算常梯度声剖面曲线中局部曲线的总积分面积s1与层合并积分面积s2，以及平均声速观测下的积分面积s3；
10、计算s2与s1的积分面积差ds，以及计算s3与s1的积分面积差rs，并通过|ds2-ds|和|rs2-rs|分别计算ds与rs的截断误差de与re，建立观测统计量g＝de/re-n；
11、进行阈值判别，设定检测门限rf，若g>rf，则记录第一个点，滑动观测窗口向下滑动1位；若g<rf，则记录头尾数据，n点数据合并为一层，滑动观测窗口向下滑动n点；
12、在更新后的滑动观测窗口内继续判别，直至读取结束，将小于滑动观测窗口长度的尾部数据追加到分层表中，得到最终的分层结果及合并声梯度层。
13、优选的，所述计算常梯度声剖面曲线中局部曲线的总积分面积s1与层合并积分面积s2，以及平均声速观测下的积分面积s3，其表达式可表述如下：
14、
15、
16、s3＝aver(c)·(zn-1-z0)
17、其中，ci为深度zi处的声速值，ci+1为深度zi+1处的声速值，zi为当前局部剖面第i+1层的深度值，zi+1为当前局部剖面第i+2层的深度值，c0为深度z0处的声速值，cn-1为深度zn-1处的声速值，z0为当前局部剖面的起始深度，zn-1为当前局部剖面第n层的终点深度，aver(c)为从c0到cn-1这n点数据的平均值，c为声速。
18、优选的，所述结合所述分层常规梯度模型、初始掠射角和单程传播时长进行声线追踪，获得声线修正后的目标斜距，包括如下步骤：
19、根据射线声学的snell定律，获取分层介质下声线传播的掠射角η与声速c的关系表达式：
20、
21、其中k为斯涅尔常数，η0表示初始掠射角，ηi表示声线在每层的掠射角；
22、计算当前声梯度层的传播距离与时长信息，具体表达式为：
23、
24、
25、若ta>ti，则声线可以穿越该声梯度层，累加水平传播距离与深度x+＝xi；z+＝δz，剩余传播时间更新ta-＝ti，进行下一声梯度层的声线追踪；
26、若剩余传播时间tc<ti，说明声线不足以穿越该声梯度层，由所述声梯度层的初始掠射角η与声梯度g获得最终掠射角ηe；
27、
28、并获得残余传播距离与深度：
29、
30、
31、此时声线追踪完毕，依照ta声线共计穿过n个声梯度层，获得目标的水平距离x与深度z的计算表达式：
32、
33、
34、式中，δzi表示每个已穿越声速层的厚度，并通过计算表达式获得声线修正后的目标斜距。
35、优选的，所述获取声线的常梯度声剖面曲线、初始掠射角和单程传播时长，包括如下步骤：
36、采用声速仪直接测量原始声剖面数据；或采用ctd仪测定温度、盐度、深度信息，结合del-grosso声速经验公式拟合获得原始声剖面数据；
37、通过超短基线系统测量解析获得单程传播时长ta与初始掠射角η0。
38、优选的，所述结合del-grosso声速经验公式拟合获得原始声剖面数据中，del-grosso公式用到的静压力p由深度h获得，具体表达式为：
39、p＝1.1033×105+1.028126×104h-2.38×10-2h2-6.8×10-12h4。
40、优选的，所述通过超短基线系统测量解析获得单程传播时长ta与初始掠射角η0，具体表达式为：
41、
42、
43、式中，δt为应答往返总时长，α为相位差解析的二元阵入射角信息，β为时延差解析的二元阵入射角信息，c0为基阵所处位置的声速值，d表示二元阵间距，τ表示二元阵接收信号的时延差信息，τ13表示阵元1与阵元3之间的时延差，τ24表示阵元2与阵元4之间的时延差。
44、本发明还包括一种剖面优化的超短基线声线修正系统，包括：
45、数据采集模块，用于获取声线的常梯度声剖面曲线、初始掠射角和单程传播时长；
46、预处理模块，用于对所述常梯度声剖面曲线进行散点数据细化处理和剖面平滑处理；
47、分层模块，用于获取散点数据细化处理和剖面平滑处理后常梯度声剖面曲线的积分面积，截取采样点数据，并以所述采样点处积分面积的截断误差进行分层判别，在观测窗口内各点的线性拟合度符合门限要求时，进行声梯度层的合并，获取优化后的声剖面曲线，并构建分层常规梯度模型；
48、修正模块，用于结合所述分层常规梯度模型、初始掠射角和单程传播时长进行声线追踪，获得声线修正后的目标斜距。
49、优选的，本发明还提供一种计算机设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有程序，所述程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述一种基于声剖面优化的声线修正方法的步骤。
50、优选的，本发明还提供一种存储介质，所述存储介质包括存储的计算机程序，所述计算机程序被至少一个处理器所执行，以使所述至少一个处理器执行所述一种基于声剖面优化的声线修正方法的步骤。
51、与现有技术相比，本发明具有如下显著优点：
52、本发明给出了未知目标深度，以声线传播时间为追踪判据时声线修正的完整流程，进行声剖面优化与常梯度声线追踪，其中声剖面优化既包含对声剖面的平滑预处理，并在控制积分面积差的情况下有效进行分层抽稀，以提升计算效率，并控制曲线积分面积在不同区间的截断误差，进行声剖面处理与声线追踪，可避免目标深度信息获取与传递的开销，在适配不同声线传播环境的同时，有效提升声线追踪效率。
技术特征：
1.一种基于声剖面优化的声线修正方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于声剖面优化的声线修正方法，其特征在于，获取所述剖面平滑处理后常梯度声剖面曲线的积分面积，截取采样点数据，并以所述采样点处积分面积的截断误差进行分层判别，在观测窗口内各点的线性拟合度符合门限要求时，进行声梯度层的合并，包括如下步骤：
3.如权利要求2所述的一种基于声剖面优化的声线修正方法，其特征在于，其特征在于，所述计算常梯度声剖面曲线中局部曲线的总积分面积s1与层合并积分面积s2，以及平均声速观测下的积分面积s3，其表达式可表述如下：
4.如权利要求3所述的一种基于声剖面优化的声线修正方法，其特征在于，所述结合所述分层常规梯度模型、初始掠射角和单程传播时长进行声线追踪，获得声线修正后的目标斜距，包括如下步骤：
5.如权利要求1所述的一种基于声剖面优化的声线修正方法，其特征在于，所述获取声线的常梯度声剖面曲线、初始掠射角和单程传播时长，包括如下步骤：
6.如权利要求5所述的一种基于声剖面优化的声线修正方法，其特征在于，所述结合del-grosso声速经验公式拟合获得原始声剖面数据中，del-gros so公式用到的静压力p由深度h获得，具体表达式为：
7.如权利要求5所述的一种基于声剖面优化的声线修正方法，其特征在于，所述通过超短基线系统测量解析获得单程传播时长ta与初始掠射角η0，具体表达式为：
8.一种剖面优化的超短基线声线修正系统，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有程序，所述程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述一种基于声剖面优化的声线修正方法的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的计算机程序，所述计算机程序被至少一个处理器所执行，以使所述至少一个处理器执行如权利要求1-7中任一项所述一种基于声剖面优化的声线修正方法的步骤。
技术总结
本发明公开了一种基于声剖面优化的声线修正方法、系统、设备与介质，涉及水声定位的声线修正技术领域，包括步骤：获取声线的常梯度声剖面曲线、初始掠射角和单程传播时长；对常梯度声剖面曲线细化处理和剖面平滑处理；采用局部线性观测的自适应分层方法合并声梯度层，获得优化后的声剖面和分层常规梯度模型；利用分层常规梯度模型结合初始掠射角和单程传播时长，使用声线追踪方法进行声线追踪，获得声线修正后的目标斜距。本发明在保持声剖面特征的基础上合理加密与合并声梯度层，并控制曲线积分面积在不同区间的截断误差，在适配不同声线传播环境的同时，有效提升声线追踪效率。
技术研发人员：王晓岩,高天德
受保护的技术使用者：西北工业大学
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23