0 引言

      作為水下探測設(shè)備的載體，深海拖曳探測系 統(tǒng)（簡稱深拖系統(tǒng)）因其可搭載設(shè)備豐富，性價比高等原因，已經(jīng)成為海洋科學(xué)研究、勘探開發(fā)或軍事活動等的重要工具。在海洋地質(zhì)調(diào)查工作中，深拖系統(tǒng)多搭載高清攝像機、多波束、測深側(cè)掃聲吶及淺地層剖面儀等，主要用于海底攝像、深海地形地貌以及地層特征的近海底探測。深拖探測主要涉及導(dǎo)航定位技術(shù)（包含水 面作業(yè)母船定位、水下拖體定位導(dǎo)航、水下目標(biāo)點 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換）、探測技術(shù)（包含各類搭載于水下拖體的 任務(wù)載荷傳感器觀測及數(shù)據(jù)處理技術(shù)）以及布放回收技術(shù)等，深拖探測作業(yè)示意圖如圖１所示。

導(dǎo)航定位信息是深海探測的關(guān)鍵，所有測量成果均需賦以位置信息，才能被有效地利用。作為探測傳感器的搭載平臺，深拖拖體在水下位置及姿態(tài)的準確與否，直接關(guān)系到最終探測成果的位置精度。因此，確定水下拖體的位置信息是深拖探測工作需要解決的關(guān)鍵問題，也是對深拖系統(tǒng)所采集的數(shù)據(jù)資料進行精細處理的必要條件。

圖１ 深拖探測作業(yè)示意圖

１ 深拖系統(tǒng)導(dǎo)航定位技術(shù)

１．１ 水下定位技術(shù)概況

       水下導(dǎo)航定位方法大致包括匹配導(dǎo)航（地形／地貌 匹 配 導(dǎo) 航、重 力 匹 配 導(dǎo) 航 及 地 磁 匹 配 導(dǎo) 航 等）、水下慣性導(dǎo)航定位、航位推算以及水下聲學(xué) 導(dǎo)航定位［７］。匹配導(dǎo)航是利用海洋磁場、重力場、 海洋深度或海底地形等的時空分布特征，制作地 球物理導(dǎo)航信標(biāo)，實現(xiàn)對水下載體精確定位的自 主導(dǎo)航技術(shù)，受導(dǎo)航環(huán)境限制且導(dǎo)航精度有限，對 于深拖系統(tǒng)并不適用。慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（簡稱ＩＮＳ）由于導(dǎo)航定位 誤差會隨時間明顯累積，故在應(yīng)用中往往不單獨 使用，而是借助外部輔助手段實時修正累計誤差�；�于多普勒計程儀 （簡稱 ＤＶＬ）的航位推算通過積分方式獲得的位置誤差會隨時間出現(xiàn)明顯漂移。深拖系統(tǒng)定位多采用水下聲學(xué)導(dǎo)航定位，尤其是超短基線 定位系統(tǒng)（簡稱ＵＳＢＬ）因其具有成本低、操作簡便、無需布設(shè)海底應(yīng)答器、 安裝靈活、測距精度高等諸多優(yōu)勢，已成為深拖系 統(tǒng)定位的主流技術(shù)手段。近幾年，隨著科學(xué)技術(shù)的進步，ＵＳＢＬ 換能器與慣導(dǎo)系統(tǒng)可集成安裝，故可免去繁瑣的校準工作，操作更加簡便。 由于海洋環(huán)境的復(fù)雜性和隨機性，針對高精度探 測任務(wù)，只依靠單一的定位技術(shù)不能滿足定位和 導(dǎo)航的精度要求，還需多傳感器進行組合導(dǎo)航定位，組合定位技術(shù)是將２個以上的定位系統(tǒng)組合在一起發(fā)揮各自的優(yōu)點，從而提高水下定位的精度和可靠性。

１．２ 深拖水下定位方法

因涉及水下定位的技術(shù)手段較多，限于文章篇幅，在此只介紹適用于深拖系統(tǒng)的部分水下定位方法。

１．２．１ 水聲定位

       由于海水的特殊性，電磁波在海水中傳播能 量衰減顯著，限制了信號傳播距離，故常規(guī)無線電 導(dǎo)航、衛(wèi)星導(dǎo)航等常規(guī)技術(shù)手段無法實現(xiàn)對水下 目標(biāo)的導(dǎo)航定位。而聲波在海水中衰減小，傳播 性能好，在海水中傳播能量衰減不像電磁波那樣 明顯，故聲學(xué)信號被廣泛應(yīng)用于水下通訊及導(dǎo)航定位。

       聲學(xué)定位系統(tǒng)換能器由多個基元（接收應(yīng)答器）組成，基元間的連線稱為基線。根據(jù)基線的長度可以分為長基線定位系統(tǒng)（簡稱ＬＢＬ）、短基線定位系統(tǒng) （簡 稱ＳＢＬ）和超短基線定位系統(tǒng) （ＵＳＢＬ）３種類型。ＬＢＬ換能器基線長度長 達幾百甚至幾千米，具有定位精度高、作業(yè)范圍廣 等優(yōu)點，但其系統(tǒng)組成復(fù)雜、換能器基陣龐大、布 放校準及回收耗時耗力。ＳＢＬ換能器基陣相對于ＬＢＬ小的多，約為幾米到幾十米，同樣存在水聽器安裝繁瑣、校準困難等問題。隨著ＵＳＢＬ技術(shù)的發(fā)展，ＵＳＢＬ換能器基線長度僅為幾厘米到幾十厘米，可便攜安裝、操作簡便甚至無需檢校。

       常規(guī)聲學(xué)定位系統(tǒng)除了聲學(xué)單元外還需要諸多外部輔助設(shè)備，系統(tǒng)一般由母船上的主控系統(tǒng)、 船底定位聲元基陣（換能器）、水下定位信標(biāo)（應(yīng)答 器）以及外部設(shè)備（ＧＰＳ、羅經(jīng)、姿態(tài)傳感器、壓力 傳感器及聲速剖面儀）等構(gòu)成。在開展正式水下定位作業(yè)前，均需進行校準工作。近幾年隨著傳 感器集成技術(shù)的不斷進步，加之 ＵＳＢＬ 換能器基 線短、外形尺寸小的先天優(yōu)勢，可將其換能器與小 型慣導(dǎo)系統(tǒng)進行集成安裝，各傳感器之間的相對 偏移量在出廠前已進行內(nèi)部標(biāo)定并固化在系統(tǒng)的 內(nèi)部程序中，不存在各傳感器之間的安裝、測量誤 差問題，確保了系統(tǒng)的高精度導(dǎo)航定位，因此可免 去繁瑣的作業(yè)現(xiàn)場校準工作［１８］。圖２為法國ＩＸ－ ｂｌｕｅ公 司 研 制 的 新 型 超 短 基 線 水 下 定 位 系 統(tǒng)－ ＧＡＰＳ，該系統(tǒng)是世界上首例便攜式、即插即用、無需坐標(biāo)校準的 超短基線定位系統(tǒng)，近年來引起了廣泛的關(guān)注。

１．２．２ 航位推算及慣性導(dǎo)航

       航位推算方法以多普勒效應(yīng)為基礎(chǔ)，基于多普勒計程儀（簡稱ＤＶＬ）和羅經(jīng)等傳感器來完成。其定位原理是主要是利用 ＤＶＬ獲取的速度信息經(jīng)過積分運算，并結(jié)合羅經(jīng) 信息推算拖體相對于母船的位置。若要推算拖體 的絕對地理坐標(biāo)，還需借助母船的定位系統(tǒng)在拖體入水前，通過一定的方法確定水下拖體的初始位 置，通過初始位置信息和測得的拖體速度方位信息 不斷疊加推算。該方法具有自主性高、隱蔽性強的 特點，其數(shù)據(jù)輸出平滑，短時間精度高，多普勒計程 儀測得的速度誤差不會隨時間累積，但是通過積分 方式獲得的位置誤差會隨時間積累。

       慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（簡稱ＩＮＳ），按照系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分為平臺式慣導(dǎo)（簡稱 ＧＩＮＳ）和 捷聯(lián)式慣導(dǎo)（簡稱SＩＮＳ），可用于測定載體的三維姿態(tài)、 速度、位置等信息。ＧＩＮＳ的慣性元件都安裝在一個物理平臺上，因其尺寸較大，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，不利于在深拖 等水下調(diào)查平臺中使用。ＳＩＮＳ是在ＧＩＮＳ基礎(chǔ)上發(fā)展而來的，其是一種無框架系統(tǒng)， 由陀螺儀、加速度計和微型計算機組成，具有體積小、結(jié)構(gòu)簡單、維護方便等諸多優(yōu)點，是目前水下調(diào)查平臺主要使用的慣導(dǎo)系統(tǒng)。隨著時間的增加，慣導(dǎo)系統(tǒng)也會出現(xiàn)累積誤差，故難以長時間獨立工作，需要利用各種外部輔助手段，如利用ＤＶＬ提供速度參考信息進行融合定位。圖3為ＩＮＳ與ＤＶＬ組合導(dǎo)航系統(tǒng)。

圖３ ＩＮＳ＆ ＤＶＬ組合系統(tǒng)

２ ＵＳＢＬ定位原理

２．１ ＵＳＢＬ定位原理

      以ＧＡＰＳ超短基線為例，其換能器聲元基陣 由兩對相互正交的水聽器和一個發(fā)射換能器組成。通過測量應(yīng)答器與換能器各聲元之間的距離Ｒ，同時記錄聲脈沖到達應(yīng)答器的相位差予以測 定應(yīng)答器與換能器各聲元之間的方位角θ，采用 交會方式即可得到應(yīng)答器在船體坐標(biāo)系下的坐標(biāo) 位置。船體坐標(biāo)系如圖４所示，其中，船體坐標(biāo)系 原點 Ｏ 位于換能器中心點，Ｔ 為應(yīng)答器位置，Ｘ 軸、Ｙ 軸在水平面內(nèi)，且 Ｘ 軸指向船首，Ｙ 軸垂直 于 Ｘ軸指向右舷，Ｚ軸垂直向下。母船的地理位 置由 ＧＰＳ予以確定，通過準確量�。牵校又磷鴺�(biāo) 系原點Ｏ 的偏移量，即可獲得應(yīng)答器的絕對地理位置。

圖４ 船體坐標(biāo)系

２．２ ＵＳＢＬ定位誤差分析

      假設(shè)影響ＵＳＢＬ定位精度的各誤差源是相互獨立的，則整個系統(tǒng)的定位精度可以定義為：

      式（１）中：δＵ 為 ＵＳＢＬ本身的測量誤差，包括測距誤差和測向誤差，屬于系統(tǒng)誤差，另外還包含數(shù)據(jù)更新率誤差；若ＵＳＢＬ接入外部傳感器時， 還包括羅經(jīng)航向誤差δ２ＧＹＲ、姿態(tài)傳感器誤差δ２ＭＲＵ、母船ＧＰＳ定位誤差δ２ＧＰＳ、聲速誤差δ２ ＳＶ，上 述誤差歸為外部傳感器誤差；δ２ＣＡＬＩ為用戶安裝校準誤差，采用免校準型ＵＳＢＬ 時，此項誤差不予考慮；δ２Ｉ為換能器到應(yīng)答器不同入射角的誤差，與換能器和應(yīng)答器之間的作用距離（包括水平距離 和垂直距離）密切相關(guān)；δ２Ｎ為噪聲誤差，屬于隨機誤差。

      航向誤差會主要影響ＵＳＢＬ 的水平定位精度。姿態(tài)誤差對ＵＳＢＬ水平和垂直定位精度均有影響。母船ＧＰＳ定位誤差將傳遞給整個ＵＳ－ＢＬ系統(tǒng)，導(dǎo)致所測得的應(yīng)答器地理坐標(biāo)精度不 準確。聲速對于所有聲學(xué)探測手段來說至關(guān)重要，聲速剖面測量誤差將會影響聲線追蹤的準確度，導(dǎo)致ＵＳＢＬ 定位精度低甚至出現(xiàn)定位粗差。在開展ＵＳＢＬ 定位 工作時，可通過使用高精度的羅經(jīng)、姿態(tài)傳感器、ＧＰＳ設(shè)備以及聲速剖面測量儀來減小對ＵＳＢＬ最終定位誤差的影響。數(shù)據(jù)更新率誤差主要與測量斜距有關(guān)，當(dāng)換能器與應(yīng)答器間的距離增大時，ＵＳＢＬ的數(shù)據(jù)更新率會降低，導(dǎo)致ＵＳＢＬ在一定時間內(nèi)不能給出定位數(shù)據(jù)，形成一個時段內(nèi)定位數(shù)據(jù)空白的現(xiàn)象。在海洋工作環(huán)境中，由于環(huán)境噪聲影響產(chǎn)生的ＵＳＢＬ定位誤差甚至粗差是不可避免的，需要對ＵＳＢＬ定位數(shù)據(jù)進行濾波等后處理予以解決。

２．３ 卡爾曼濾波

      卡爾曼濾波能夠?qū)崟r估計系統(tǒng)中的參數(shù)，如連續(xù)變化的位置、速度等信息，是一種線性最優(yōu)化 自回歸數(shù)據(jù)處理算法，可實時處理觀測數(shù)據(jù)并計 算最新的濾波值，通過不斷預(yù)測、修正遞推過程， 提供一種實時最優(yōu)估計值。狀態(tài)估計為從各種有 效觀測數(shù)據(jù)中獲得最優(yōu)導(dǎo)航結(jié)果的關(guān)鍵技術(shù)，卡爾曼濾波是導(dǎo)航系統(tǒng)中大多數(shù)狀態(tài)估計算法的基礎(chǔ)［２２］。

卡爾曼濾波不僅可以利用當(dāng)前的觀測值，還 可利用全時段輸入的觀測信息進行計算。在得到有效信息后，卡爾曼濾波利用系統(tǒng)參數(shù)的確定性特性和統(tǒng)計特性等先驗知識，以及觀測量來獲得最優(yōu)估計。在諸如ＵＳＢＬ等導(dǎo)航定位系統(tǒng)實時應(yīng)用中，遞推算法計算效率更高，這是因為在每次迭代中只需要處理新的觀測數(shù)據(jù)，而舊的觀測數(shù)據(jù)可以丟棄。在提供的初始估計基礎(chǔ)上，卡爾曼濾波通過遞推運算，用先驗值和最新觀測數(shù)據(jù)中得到的新值的加權(quán)平均來更新狀態(tài)估計。

       在勻速直線運動情況下，考慮到水下定位的常發(fā)生的粗差觀測值，它所需要建立的數(shù)學(xué)模型即狀態(tài)方程和量測方程是一階線性的，自適應(yīng)抗差卡爾曼濾波算法主要包含以下方程。

線性化后的自適應(yīng)選權(quán)濾波的觀測方程和狀 態(tài)方程：

式中：Φｋ＋１，ｋ為ｋ＋１時刻的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣；

xｋ為ｋ時刻的ｎ維狀態(tài)向量，可包含位置參數(shù)和聲速改正參數(shù)；

Ｌｋ＋１為 ＵＳＢＬ觀測方程； Ｈｋ＋１為設(shè)計矩陣； ωｋ 為狀態(tài)噪聲； υｋ 為觀測噪聲。

假設(shè)ω 和υ數(shù)學(xué)期望為０，彼此不相關(guān)，其協(xié) 方差矩陣分別為Σｋ＋１，ｋ 和Ｒｋ＋１。自適應(yīng)抗差濾波過程分為狀態(tài)更新和測量更新，狀態(tài)更新過程如 下：

式中：＾Ｘｋ 為ｋ 時刻的ｎ維狀態(tài)向量濾波值，其初始值一般由少數(shù)歷元的觀測值求出；

Ｘｋ＋１，ｋ為一步預(yù)測后的狀態(tài)向量預(yù)測值。

３ ＵＳＢＬ在深拖定位中的應(yīng)用

      法國ＩＸｂｌｕｅ公司生 產(chǎn) 的Ｇａｐｓ超短基線定位系統(tǒng)（圖２）內(nèi)部集成了高精度慣導(dǎo)系統(tǒng)，無需進行復(fù)雜的安裝校準工作。本文以該系統(tǒng)為例，介紹USBL在深拖探測水下定位中的應(yīng)用。 本次深拖作業(yè)，母船以３ｋｎ速度沿固定航向航 行，深拖系統(tǒng)下放深度為６００ ｍ 左右，ＵＳＢＬ 換 能器安裝于母船聲學(xué)豎井內(nèi)，應(yīng)答器安裝于拖體之上，采 用 電 觸 發(fā) 模 式 工 作。 圖 ５ 為 Ｄｅｌｐｈ Ｒｏａｄｍａｐ導(dǎo)航軟件中實時顯示的母船位置（圖中藍線）及拖體位置（圖中紅線），為了更直觀顯示母船與拖體的相對位置關(guān)系，截取部分原始數(shù)據(jù)，繪制三維顯示圖（圖６）。從圖６中不難看出，母船位置由高精度星站差 ＧＰＳ給定，其運動軌跡清晰連續(xù)，表現(xiàn)為一條直線。ＵＳＢＬ在大多數(shù)時間內(nèi)可以給出相對穩(wěn)定的定位數(shù)據(jù)，但受海洋環(huán)境噪聲等的影響，部分數(shù)據(jù)存在跳點情況。

圖５ 實時導(dǎo)航界面

      針對深拖水下定位而言，深拖拖體與母船之間通過光電復(fù)合纜連接，由母船拖曳走航作業(yè)，故拖體的運行軌跡是有章可循的，運動軌跡相對平滑，正常情況下不會產(chǎn)生較大的突變。圖６中黑色框內(nèi)的USBL原始數(shù)據(jù)出現(xiàn)明顯的跳動，選取該部分數(shù)據(jù)進行分析，如圖７所示，拖體位置在平 面方向和垂直方向上均存在明顯的跳動，尤其是垂直方向上，相鄰位置間跳動量可達到５～１０ｍ。

圖７ 拖體三維位置

４ 結(jié)論

      USBL以其靈活性、便于操作等諸多優(yōu)點，在深拖探測中被廣泛應(yīng)用。由于海洋環(huán)境噪音等引起的USBL定位誤差，會導(dǎo)致深拖水下定位數(shù)據(jù) 出現(xiàn)跳點，導(dǎo)致定位軌跡不連續(xù)。筆者結(jié)合深拖 拖體在水下的運動特性，構(gòu)建其穩(wěn)定動力學(xué)模型， 通過卡爾曼濾波算法可以有效地對誤差進行剔除或平滑，可明顯改善最終的定位結(jié)果。

本文在進行深拖水下定位工作時，僅采用了USBL單一技術(shù)手段，盡管通過數(shù)據(jù)后處理得到 了較為平滑的定位數(shù)據(jù)，但針對更高精度探測任務(wù)來說，還是遠遠不夠的。正如前文所述，針對高 精度探測任務(wù)，還需USBL, DVL, INS等多傳感器進行組合導(dǎo)航定位，組合定位技術(shù)可將兩個以 上的定位系統(tǒng)組合在一起發(fā)揮各自的優(yōu)點，從而 提高水下定位的精度和可靠性，將會成為水下定 位技術(shù)發(fā)展的新趨勢。

參考文獻： 

[1]曹金良，劉曉東，張方生，等。DTA-6000聲波深拖系統(tǒng)在富鈷結(jié)殼檢測中的應(yīng)用[J]。海洋地質(zhì)與第四紀地質(zhì)，2016,36(4):173-181。

[2]馮強強，溫明明，穆澤林，等。聲波深拖系統(tǒng)在海底冷泉測量中的應(yīng)用[J]。測繪工程，2018,27(8):49-52。

[3]龍力，劉斌，張振波。深拖系統(tǒng)在深水井現(xiàn)場測量中的應(yīng)用

[4]趙鐵虎，劉曉東，侯德勇，等。天然氣水合物聲波深度拖曳系列勘探技術(shù)研究進展[J]。海洋地質(zhì)前沿，2013,29(4):61-64。

[5]馬塞特，馬雷斯特，KerS等。[J]。高分辨率深水地震系統(tǒng)的研究進展[J]。深海研究Ⅰ，2010,57(4):628-637。

[6] EtiopeG, SaviniA, BueN L，等�！笆ガ旣惏⒌稀崩渌�珊瑚丘中甲烷的深海探測[J]。深海研究Ⅱ，2010,57(4):431-440。

[7]單瑞，趙鐵虎，梅賽，等。深海拖曳系統(tǒng)定位技術(shù)及其應(yīng)用與展望[J]。海洋地質(zhì)前沿，2012,28(7):66-70。

[8]彭福清，霍立葉。海洋地球物理導(dǎo)航[J]。地球物理學(xué)進展，2007,22(3):759-764。

[9]王汝鵬，李葉，馬騰，等。AUV地形匹配導(dǎo)航中的快速收斂濾波波[J]。華中科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)，2018,46(7):94-97。

[10]付夢銀，劉飛，袁淑明，等。水下慣性/重力匹配自主導(dǎo)航研究進展[J]。水下無人系統(tǒng)學(xué)報，2017,25(2):31-43。

[11] paul, SaeediS, SetoM等�；�于自動導(dǎo)航技術(shù)的汽車自動駕駛系統(tǒng)[J]。海洋工程學(xué)報，2014,39(1):131-149。

[12] AllottaB CaitiA, CostanziR，等。基于kalmanfilter算法的多目標(biāo)定位算法[J]。海洋工程，2016,39(1):1- 6。

[13]張濤陳琳，李莉。一種基于自動水下定位算法的自動水下定位方法[J]。傳感器，2015,16(1):42-63。DOI: 10.3390 / s16010042

[14]王超，劉琳，欒魯玉，等。水下SRINS/DVL組合導(dǎo)航技術(shù)研究[J]。導(dǎo)航與控制，2015,14(5):2-5。

[15]李敏�；�于SINS/DVL與聲學(xué)定位系統(tǒng)的水下組合導(dǎo)航技術(shù)[J]。船舶電子工程，2018,38(12):60-64。

[16]AliK, MojtabaH, HassanS。慣性導(dǎo)航系統(tǒng)中運動學(xué)約束的設(shè)計與應(yīng)用——基于多普勒速度日志(INS-DVL)的導(dǎo)航[J]。導(dǎo)航，2018,65(4):70-84。

[17]孫大軍，鄭翠娥。水聲導(dǎo)航定位技術(shù)發(fā)展趨勢探討[J]。海洋技術(shù)，2015,34(3):64-68。

[18]張同偉，王向新，唐嘉玲，等。超短基線定位系統(tǒng)現(xiàn)狀與展望[J]。船舶電子工程，2018,38(10):1-6。

[19]王姝偉，張彥順�；�于羅盤/DVL/水聲定位系統(tǒng)的水下組合導(dǎo)航方法研究[J]。海洋技術(shù)，2014,33(1):19-23。

[20]王偉。慣性技術(shù)研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J]。自動化學(xué)報，2013,39(6):723-729。

[21]于九成，何鯤鵬，王曉雪。SINS/DVL組合導(dǎo)航系統(tǒng)的標(biāo)定[J]。智能系統(tǒng)學(xué)報，2015,10(1):143-148。

[22]甘玉，隋利芬，劉長劍，等。自適應(yīng)抗誤差Klaman濾波器在多天線原始觀測值瞬時位姿確定中的應(yīng)用[J]。測繪學(xué)報，2015,44(9):945-951。

[23]李增科，王健，高景祥，等。自適應(yīng)聯(lián)邦濾波器在gps - ins聯(lián)合導(dǎo)航中的應(yīng)用[J]。測繪學(xué)報，2016,45(2):157-163。