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        基于遺傳算法的潛艇自航模水聲定位系統(tǒng)定位站布置研究

        2012-09-26 12:28:00張文照肖昌潤(rùn)劉瑞杰
        船舶力學(xué) 2012年5期
        關(guān)鍵詞:布陣陣型水聽(tīng)器

        張文照,肖昌潤(rùn),劉瑞杰

        (海軍工程大學(xué),武漢 430033)

        1 引 言

        參數(shù)辨識(shí)結(jié)合水下自航模試驗(yàn)技術(shù),在獲得潛艇耦合水動(dòng)力系數(shù)和研究大機(jī)動(dòng)條件下的潛艇操縱性有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。由于自航模處于潛航狀態(tài)具有光學(xué)不可觀測(cè)性,因而水聲定位技術(shù)是獲取自航模水下運(yùn)動(dòng)軌跡的唯一方法[1]。該方法的測(cè)量誤差與定位站的幾何布置有著密切的關(guān)系,在一定的約束條件下,如何獲取一個(gè)精度相對(duì)較高的定位站布置是一項(xiàng)關(guān)鍵的技術(shù),對(duì)于這個(gè)問(wèn)題的研究目前在國(guó)內(nèi)開(kāi)展不多,主要是因?yàn)閮?yōu)化變量數(shù)目多,目標(biāo)函數(shù)不易表達(dá)。本文通過(guò)遺傳算法,嘗試優(yōu)化了不同模型下水聽(tīng)器的布陣形式。

        2 試驗(yàn)中實(shí)際問(wèn)題及優(yōu)化模型的提出

        由于自航模試驗(yàn)屬于外場(chǎng)試驗(yàn),因而在試驗(yàn)中,水聽(tīng)器的布放會(huì)受到自然場(chǎng)地的限制。本文所討論的試驗(yàn)場(chǎng)自然場(chǎng)地如圖1所示。綜合考慮試驗(yàn)條件的限制與試驗(yàn)精度的要求,將試驗(yàn)中實(shí)際的水聽(tīng)器布放方案抽象為如下數(shù)學(xué)模型(如圖2所示,圖中線段AB代表水壩,C點(diǎn)代表試驗(yàn)基地,斜線部分為由試驗(yàn)條件限制決定的水下水聽(tīng)器布放區(qū)域):方案一:AB之間布置2個(gè)水聽(tīng)器,C點(diǎn)處布置1個(gè)水聽(tīng)器,水下布置1個(gè)水聽(tīng)器;方案二:AB之間布置2個(gè)水聽(tīng)器,水下布置2個(gè)水聽(tīng)器;方案三:AB之間與C點(diǎn)各布置一個(gè)水聽(tīng)器,水下布置2個(gè)水聽(tīng)器。由于水下水聽(tīng)器位置的最優(yōu)解可能出現(xiàn)在邊界附近,為了在優(yōu)化算法中能方便地處理邊界條件,因此以C點(diǎn)為極點(diǎn),岸邊方向?yàn)闃O軸,建立柱坐標(biāo)系,將水下水聽(tīng)器在該坐標(biāo)系中的極徑ρ和極角θ作為優(yōu)化變量。該數(shù)學(xué)模型的具體表達(dá)如表1所示。

        圖1 試驗(yàn)場(chǎng)實(shí)際情況Fig.1 Environment of test field

        圖2 抽象出來(lái)的數(shù)學(xué)模型Fig.2 The math model

        表1 優(yōu)化模型數(shù)學(xué)表達(dá)Tab.1 Mathematical expression of optimization models

        其中,當(dāng)在水底布放2個(gè)水聽(tīng)器時(shí),這兩者是等效的,為了出現(xiàn)避免出現(xiàn)重復(fù)解,人為的加上邊界條件令其中一個(gè)的y值大于另一個(gè)。另外根據(jù)已有的研究,同步式水聲定位的幾何精度和目標(biāo)位置距到基站位置的矢量?jī)蓛芍g的夾角相關(guān),總體而言,夾角越大則精度越高,根據(jù)幾何上得大角對(duì)大邊的定理,也就是各基站之間的連線越長(zhǎng)則定位精度越高,因此對(duì)于水壩上布置兩個(gè)水聽(tīng)器的情況,人為地將其布置在A、B兩點(diǎn)。

        3 基于GDOP指數(shù)的目標(biāo)函數(shù)的提出

        它反映了給定陣型空間各點(diǎn)的定位誤差隨基站幾何關(guān)系的水聽(tīng)器測(cè)距誤差放大系數(shù)。對(duì)于給定的定位問(wèn)題,如果將定位區(qū)域均勻劃分一定數(shù)量的網(wǎng)格,設(shè)定某一誤差限σ0,統(tǒng)計(jì)出區(qū)域中所有GDOP值小于σ0的網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù),即可以評(píng)判出這種水聽(tīng)器布陣方式的優(yōu)劣,定義這些點(diǎn)個(gè)數(shù)與總的網(wǎng)格數(shù)的比值為陣型性能指數(shù)C。為了驗(yàn)證陣型性能指數(shù)用來(lái)衡量陣型性能的有效性,可以選擇一個(gè)已知最優(yōu)陣型和另外2個(gè)對(duì)比陣型分別計(jì)算它們的陣型指數(shù),并比較結(jié)果。由于無(wú)約束條件下,當(dāng)4個(gè)水聽(tīng)器的測(cè)距誤差相同的情況下,4點(diǎn)定位的最優(yōu)陣型為正四面體,因此構(gòu)造尺寸為200×173×163的計(jì)算域,以計(jì)算域的一個(gè)邊構(gòu)造出一個(gè)正四面體,使該四面體的一個(gè)面與立方體的下底重合,將水聽(tīng)器布置在四面體的四個(gè)頂點(diǎn)上作為陣型1。在陣型1的基礎(chǔ)上移動(dòng)四面體底面所對(duì)的頂點(diǎn)處的水聽(tīng)器來(lái)構(gòu)造陣型2和陣型3(見(jiàn)圖3),各水聽(tīng)器的誤差都設(shè)置為1,則平均誤差σm=1,設(shè)定誤差限為5σm,10σm和15σm,分別計(jì)算不同的陣型性能指數(shù),結(jié)果如表2所示。

        圖3 用于驗(yàn)證的三個(gè)特定陣型Fig.3 Three specific arrangements for validation

        表2 不同陣型的陣型指數(shù)Fig.2 Arrangement Index for different arrays

        由已知理論[2]陣型1是最優(yōu)的,計(jì)算結(jié)果符合這一結(jié)論,同時(shí)減小誤差限可以提高最優(yōu)陣型與其他陣型之間陣型性能指數(shù)的差異,更利于優(yōu)選出最優(yōu)陣型。本文中的計(jì)算選擇誤差限為5σm。

        實(shí)際問(wèn)題中因?yàn)樗虏挤诺乃?tīng)器的位置不能通過(guò)精度相對(duì)較高的GPS定位來(lái)得出,因此其測(cè)距精度要比岸邊布置的水聽(tīng)器差一些,通過(guò)試驗(yàn)中的標(biāo)定,設(shè)定計(jì)算中岸邊水聽(tīng)器的測(cè)距精度誤差σ=0.01 m,水下水聽(tīng)器的測(cè)距精度為σ=0.03 m。

        綜上所述,本文的優(yōu)化問(wèn)題的目標(biāo)函數(shù)可以描述為:

        其中Xi為定位水聽(tīng)器位置坐標(biāo),xi為網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)坐標(biāo),F(xiàn)(xi)=0為邊界條件,count為計(jì)數(shù)函數(shù)。

        4 本文采用遺傳算法的建立

        遺傳算法是以生物進(jìn)化理論為基礎(chǔ),并結(jié)合計(jì)算機(jī)的快速迭代技術(shù)而發(fā)展起來(lái)的全局搜索優(yōu)化算法;它顯著的優(yōu)點(diǎn)是優(yōu)化的對(duì)象無(wú)嚴(yán)格的解析式要求,同時(shí)也適合于各種變量形式特別是離散變量,并且能優(yōu)化得到全局最優(yōu)解。經(jīng)過(guò)若干代的選種、雜交、變異、繁殖操作后,便可得到較優(yōu)良的改進(jìn)解[3]。

        4.1 優(yōu)化問(wèn)題特點(diǎn)分析

        水聽(tīng)器布陣位置的優(yōu)化實(shí)際上是在一定的空間區(qū)域里探索點(diǎn)的坐標(biāo)的過(guò)程。為了方便最優(yōu)解的探索過(guò)程,因而選用實(shí)值種群,種群中每個(gè)個(gè)體由優(yōu)化變量實(shí)際取值組成,其重組過(guò)程采用中間重組策略,其物理意義為從選定交叉的兩個(gè)父代點(diǎn)所組成的扇形區(qū)域里隨機(jī)產(chǎn)生兩個(gè)子代點(diǎn)(參見(jiàn)圖4)。

        為了防止優(yōu)化結(jié)果收斂于局部極值,變異的加入也是很重要的,對(duì)于實(shí)值種群的變異,其物理意義為在變異點(diǎn)附近產(chǎn)生一個(gè)新的點(diǎn)(參見(jiàn)圖5)。

        圖4 實(shí)種群的重組Fig.4 Real population’s recombination

        圖5 實(shí)種群的變異Fig.5 Real population’s mutation

        本文采用了精英保留政策,第一步選擇90%的個(gè)體參與新的個(gè)體的產(chǎn)生(即代溝為0.9),第二步,對(duì)選擇出的個(gè)體實(shí)施交叉,變異運(yùn)算;第三步,將父代中前10%的最優(yōu)的個(gè)體插入到上步所產(chǎn)生的種群中,形成子代個(gè)體。上述操作過(guò)程可以通過(guò)以下的偽代碼予以描述:

        4.2 邊界條件的處理

        對(duì)于優(yōu)化模型中的幾何邊界,本文采用懲罰函數(shù)的方法,即如果種群里點(diǎn)的坐標(biāo)出現(xiàn)x<30或者y<30中的任何一種情況,目標(biāo)函數(shù)值則取0。對(duì)于為了避免出現(xiàn)重復(fù)解而人為設(shè)定的條件,則在每執(zhí)行一步遺傳運(yùn)算的同時(shí)加入判斷環(huán)節(jié),即判斷如果第一個(gè)點(diǎn)的極徑小于第二個(gè)點(diǎn)那么就將兩者易位。

        5 三種模型的優(yōu)化結(jié)果

        5.1 優(yōu)化模型1的優(yōu)化與遺傳算法的驗(yàn)證

        對(duì)于優(yōu)化模型Ⅰ,可以將水下水聽(tīng)器要布放的平面區(qū)域離散化,求出離散后各網(wǎng)格點(diǎn)所對(duì)應(yīng)定位陣型的陣型指數(shù),在其中尋找陣型指數(shù)最大的一個(gè)點(diǎn),從而近似得到優(yōu)化模型Ⅰ所對(duì)應(yīng)問(wèn)題的最優(yōu)解(如圖6所示),并且離散網(wǎng)格劃分得越細(xì),通過(guò)這種方法得到的數(shù)值最優(yōu)解越接近真實(shí)解。

        如果將上述方法得出的最優(yōu)解與通過(guò)遺傳算法得出的最優(yōu)解予以比較的話,即可以驗(yàn)證遺傳算法的有效性。經(jīng)過(guò)數(shù)值模擬,可以得到模型Ⅰ問(wèn)題最優(yōu)點(diǎn)坐標(biāo)為(182.75,79.45),最佳的陣型系數(shù)為0.1656,通過(guò)遺傳算法得到的最優(yōu)點(diǎn)為(177,78.20),最佳陣型系數(shù)為0.1659,最佳布陣型式的俯視圖如圖7所示,可以分析出,數(shù)值模擬和優(yōu)化的結(jié)果不同的原因是數(shù)值模擬的網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)不夠精細(xì),最優(yōu)點(diǎn)與網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)不重合。同時(shí)也可以得出結(jié)論,這種遺傳算法的優(yōu)化程序在優(yōu)化水聽(tīng)器布陣型式的問(wèn)題上是適用的。

        圖6 優(yōu)化模型Ⅰ的數(shù)值模擬Fig.6 Numerical simulation for optimization modelⅠ

        圖7 優(yōu)化模型Ⅰ遺傳算法計(jì)算結(jié)果Fig.7 GA’s result for optimization modelⅠ

        5.2 優(yōu)化模型Ⅱ、Ⅲ的優(yōu)化與結(jié)果分析

        模型Ⅱ、Ⅲ的優(yōu)化結(jié)果見(jiàn)表3。

        表3 模型Ⅱ、Ⅲ遺傳算法優(yōu)化結(jié)果Tab.3 GA’s result for optimization modelsⅡ andⅢ

        模型布陣型式的俯視圖參見(jiàn)圖8。圖中,A,B點(diǎn)為岸邊布置的水聽(tīng)器,他們之間的連線簡(jiǎn)稱為岸邊基線,C,D點(diǎn)為水下水聽(tīng)器布置位置在水平面上的投影,O點(diǎn)為定位區(qū)域的中心點(diǎn),虛線為岸邊兩水聽(tīng)器之間連線的中垂線(為方便敘述,以下簡(jiǎn)稱基線中垂線),雙點(diǎn)劃線為過(guò)O點(diǎn)與上述中垂線平行的直線(為方便敘述,以下簡(jiǎn)稱中心中垂線)。下面就其結(jié)果予以分析。

        從結(jié)果可以看出,十字陣為最佳的定位陣型,該十字陣由岸邊兩水聽(tīng)器之間連線為一邊,以水下水聽(tīng)器連線為另一邊交叉而成,這與目前研究文獻(xiàn)中所述的一致。同時(shí),水下水聽(tīng)器應(yīng)該布置在兩個(gè)岸基水聽(tīng)器的中垂線附近,但由于要考慮整體區(qū)域的定位效果,它們應(yīng)當(dāng)向中心中垂線偏置,其中一個(gè)距離岸邊較近,出現(xiàn)在邊界上,另外一個(gè)則需要布置在距離岸邊基線200 m(這個(gè)距離應(yīng)該是由約束條件和水聽(tīng)器定位精度決定的)附近,對(duì)于模型Ⅲ,D最遠(yuǎn)距離岸邊基線只能達(dá)到161.26 m,因此D點(diǎn)出現(xiàn)在邊界上。

        圖8 優(yōu)化模型Ⅱ、Ⅲ遺傳算法計(jì)算結(jié)果Fig.8 GA’s result for optimization modelⅡ andⅢ

        5.3 模型之間互相比較及分析

        由于模型Ⅰ與模型Ⅱ、Ⅲ的水聽(tīng)器平均定位精度不同,不能直接予以比較,因此設(shè)定模型Ⅰ的截止誤差與模型Ⅱ、Ⅲ相同重新計(jì)算其陣型指數(shù)。結(jié)果如下表4所示。

        表4 設(shè)定截止誤差相同后最優(yōu)陣型的陣型指數(shù)Tab.4 Arrangement Index of three optimum arrays after adjusting limitation error

        可以看出,水下布置2個(gè)水聽(tīng)器比水下布置1個(gè)水聽(tīng)器而言具有較大優(yōu)勢(shì)。模型Ⅲ較模型Ⅱ來(lái)說(shuō),由于其岸邊基線長(zhǎng)度較大,因而定位精度精確不少。通過(guò)數(shù)值模擬可以得到3種模型的GDOP空間分布切面圖,從中可以看出,對(duì)于模型Ⅲ的布置方式,空間中各點(diǎn)的定位精度都較高,這與陣型指數(shù)所描述的也是一致的(如圖9所示)。

        圖9 三種模型最優(yōu)布陣的GDOP分布切片圖Fig.9 GDOP slice graph for three optimum array

        6 結(jié) 論

        通過(guò)本文的研究,可以得出如下結(jié)論:

        (1)建立一種優(yōu)化水聽(tīng)器布陣的算法,并且通過(guò)一個(gè)特殊的算例予以驗(yàn)證。

        (2)通過(guò)對(duì)計(jì)算結(jié)果的分析,說(shuō)明了4個(gè)水聽(tīng)器定位的情況,十字陣為最佳布陣型式,其中岸邊基線的長(zhǎng)度對(duì)定位精度的影響較大,基線越長(zhǎng)定位精度越高。

        (3)在今后的布陣工作中可以采取如下方法:首先在岸邊選取距離盡量遠(yuǎn)的點(diǎn)布置兩個(gè)水聽(tīng)器作為岸邊基線,之后在該基線的中垂線附近布放水下水聽(tīng)器。具體位置可以通過(guò)遺傳算法算出。

        (4)可以看出4點(diǎn)定位的精度受岸邊基線長(zhǎng)度和水下水聽(tīng)器距岸邊基線距離影響較大,其中的關(guān)系可以進(jìn)一步研究。

        [1]王 波,畢 毅.水聲式自航模運(yùn)動(dòng)軌跡實(shí)時(shí)測(cè)量系統(tǒng)[J].船舶工程,2003(2):13-17.

        [2]孫仲康.定位導(dǎo)航與制導(dǎo)[M].北京:國(guó)防工業(yè)出版社,1987.

        [3]雷英杰.MATLAB遺傳算法工具箱及應(yīng)用[M].西安:西安電子科技大學(xué)出版社,2005.

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