优先发表
优先发表栏目展示本刊经同行评议确定正式录用的文章，这些文章目前处在编校过程，尚未确定卷期及页码，但可以根据DOI进行引用。
显示方式:
, 最新更新时间 , doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2025-0119
摘要:
针对水下航行器对目标期望导引部位成像的需求, 首次尝试将MIMO声呐成像应用于水下航行器的声自导平台, 旨在有限孔径条件下提高水下航行器声自导平台主动成像的分辨率, 获取清晰图像, 以引导水下航行器判断目标期望部位。结合声自导平台对MIMO声呐收发基阵进行讨论, 并通过仿真证明了MIMO声呐可等效为更大孔径的虚拟SIMO声呐, 兼具高于传统SIMO声呐的角度分辨率与小体积的优势。使用解卷积处理可以有效提高MIMO声呐的角度分辨率和距离分辨率, 同时显著抑制角度维和距离维旁瓣。文章创新点在于根据声自导平台设计收发阵型和Costas编码发射信号, 对目标散射回波进行处理, 验证了解卷积MIMO声呐高分辨成像方法在声自导平台上的可行性, 为MIMO声呐高分辨成像提供了新的技术参考和实现路径。
针对水下航行器对目标期望导引部位成像的需求, 首次尝试将MIMO声呐成像应用于水下航行器的声自导平台, 旨在有限孔径条件下提高水下航行器声自导平台主动成像的分辨率, 获取清晰图像, 以引导水下航行器判断目标期望部位。结合声自导平台对MIMO声呐收发基阵进行讨论, 并通过仿真证明了MIMO声呐可等效为更大孔径的虚拟SIMO声呐, 兼具高于传统SIMO声呐的角度分辨率与小体积的优势。使用解卷积处理可以有效提高MIMO声呐的角度分辨率和距离分辨率, 同时显著抑制角度维和距离维旁瓣。文章创新点在于根据声自导平台设计收发阵型和Costas编码发射信号, 对目标散射回波进行处理, 验证了解卷积MIMO声呐高分辨成像方法在声自导平台上的可行性, 为MIMO声呐高分辨成像提供了新的技术参考和实现路径。
, 最新更新时间 , doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2025-0118
摘要:
为应对复杂海洋环境中跨介质作业的需求, 针对一款具备空中与水下双模态运动能力的跨介质机器人, 开展了推进系统的计算流体动力学(CFD)研究。由于空气与水在密度、黏性等物理性质上存在显著差异, 传统单环境推进器难以兼顾空、水2种介质的高效推进。文中建立了涵盖空中与水下2种典型工况的三维瞬态CFD模型, 采用滑移网格与流体体积(VOF)方法, 对单螺旋桨与多推进器耦合系统进行对比仿真分析。研究揭示了跨介质推进系统在推力系数、推进效率与尾流干扰等方面的差异性及规律。结果表明, 在3 kn航速下, 水下推进系统效率最高可达48.48%, 显著高于空中推进系统(7.43%); 多推进器协同运行会引起尾流耦合干扰, 但在合理布局下可提升整体效率。文中构建了统一的空-水推进CFD分析框架, 提出了一种跨介质推进性能定量评估方法, 为跨介质机器人推进系统的布局优化与多模态协同设计提供理论参考。
为应对复杂海洋环境中跨介质作业的需求, 针对一款具备空中与水下双模态运动能力的跨介质机器人, 开展了推进系统的计算流体动力学(CFD)研究。由于空气与水在密度、黏性等物理性质上存在显著差异, 传统单环境推进器难以兼顾空、水2种介质的高效推进。文中建立了涵盖空中与水下2种典型工况的三维瞬态CFD模型, 采用滑移网格与流体体积(VOF)方法, 对单螺旋桨与多推进器耦合系统进行对比仿真分析。研究揭示了跨介质推进系统在推力系数、推进效率与尾流干扰等方面的差异性及规律。结果表明, 在3 kn航速下, 水下推进系统效率最高可达48.48%, 显著高于空中推进系统(7.43%); 多推进器协同运行会引起尾流耦合干扰, 但在合理布局下可提升整体效率。文中构建了统一的空-水推进CFD分析框架, 提出了一种跨介质推进性能定量评估方法, 为跨介质机器人推进系统的布局优化与多模态协同设计提供理论参考。
, 最新更新时间 , doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2025-0113
摘要:
面向无人水面艇(USV)辅助多自主水下航行器(AUV)作业应用背景, 提出一种基于超短基线定位系统(USBL)的USV-AUV多目标协同路径规划方法。通过分析USBL工作原理, 结合海洋水声信号传播特性, 由USBL信号的有效区、射线声学理论定义的声线传播边界及根据声呐方程计算出的最大作用距离共同构成协同作业的稳定通信范围。在确保USV-AUV保持在水声通信有效范围内的同时, 进一步优化路径长度、路径平滑度和USV-AUV的通信性能, 建立了USV-AUV协同路径规划的多目标优化模型, 利用改进遗传算法求解, 探究通信距离、AUV作业深度等参数对USV规划路径影响的仿真实验, 结果表明, 所提方法在满足USBL通信约束的前提下, 能够有效提升USV与AUV协同工作的稳定性, 为多AUV执行复杂海洋任务提供可靠保障。
面向无人水面艇(USV)辅助多自主水下航行器(AUV)作业应用背景, 提出一种基于超短基线定位系统(USBL)的USV-AUV多目标协同路径规划方法。通过分析USBL工作原理, 结合海洋水声信号传播特性, 由USBL信号的有效区、射线声学理论定义的声线传播边界及根据声呐方程计算出的最大作用距离共同构成协同作业的稳定通信范围。在确保USV-AUV保持在水声通信有效范围内的同时, 进一步优化路径长度、路径平滑度和USV-AUV的通信性能, 建立了USV-AUV协同路径规划的多目标优化模型, 利用改进遗传算法求解, 探究通信距离、AUV作业深度等参数对USV规划路径影响的仿真实验, 结果表明, 所提方法在满足USBL通信约束的前提下, 能够有效提升USV与AUV协同工作的稳定性, 为多AUV执行复杂海洋任务提供可靠保障。
, 最新更新时间 , doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2025-0129
摘要:
水下发射航行体技术是水下航行器领域发展的重要方向, 其中航行体出筒点火过程是航行体弹射出筒与近筒口点火两阶段的耦合过程。该过程中, 高温高压燃气流与水环境耦合作用, 形成复杂多相流场, 同时航行体与发射筒壁面产生剧烈冲击, 引发载荷动态变化; 探究该过程的流动演化规律, 对完善水下发射理论体系具有重要意义。为探究深水环境下航行体出筒点火特性, 文中采用 Fluent 软件, 结合重叠网格技术与用户自定义函数(UDF)方法, 系统研究发射深度对该过程的影响规律。研究表明, 发射深度显著影响航行体出筒点火过程中的燃气射流演化及推力特性: 随发射深度增加, 发射筒出口燃气泡径向扩张受抑制, 航行体离筒后筒口卷吸效应显著增强, 燃气射流易发生断裂现象, 且喷管涡流会导致发动机推力损失。
水下发射航行体技术是水下航行器领域发展的重要方向, 其中航行体出筒点火过程是航行体弹射出筒与近筒口点火两阶段的耦合过程。该过程中, 高温高压燃气流与水环境耦合作用, 形成复杂多相流场, 同时航行体与发射筒壁面产生剧烈冲击, 引发载荷动态变化; 探究该过程的流动演化规律, 对完善水下发射理论体系具有重要意义。为探究深水环境下航行体出筒点火特性, 文中采用 Fluent 软件, 结合重叠网格技术与用户自定义函数(UDF)方法, 系统研究发射深度对该过程的影响规律。研究表明, 发射深度显著影响航行体出筒点火过程中的燃气射流演化及推力特性: 随发射深度增加, 发射筒出口燃气泡径向扩张受抑制, 航行体离筒后筒口卷吸效应显著增强, 燃气射流易发生断裂现象, 且喷管涡流会导致发动机推力损失。
, 最新更新时间 , doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2025-0137
摘要:
为验证整体匹配优化设计效果, 以某典型水下航行器动力推进系统仿真模型为例, 通过建立其有限元简化模型, 基于多目标遗传算法(Multi Objective Genetic Algorithm, MOGA), 选取联轴节与尾轴长度比、尾轴支承位置以及支承刚度作为参数变量, 以壳体上四处关键位置的振动能级作为目标函数, 分别进行参数变量单独优化与整体匹配优化。结果表明, 可通过调整联轴节与尾轴长度比、改变尾轴支承位置和支承刚度等措施来优化系统振动响应, 其中联轴节与尾轴长度比优化后的减振效果可达5.2 dB, 而整体匹配优化相比各参变量单独优化效果更为显著, 其振动能级落差可达9.2 dB。最终得出结论在动力推进系统支承参数优化过程中, 各参数之间可通过多目标遗传算法进行匹配优化, 可最大程度降低系统整体振动响应水平。整体匹配优化方法可为水下航行器动力推进系统的减振优化设计提供新的优化思路。
为验证整体匹配优化设计效果, 以某典型水下航行器动力推进系统仿真模型为例, 通过建立其有限元简化模型, 基于多目标遗传算法(Multi Objective Genetic Algorithm, MOGA), 选取联轴节与尾轴长度比、尾轴支承位置以及支承刚度作为参数变量, 以壳体上四处关键位置的振动能级作为目标函数, 分别进行参数变量单独优化与整体匹配优化。结果表明, 可通过调整联轴节与尾轴长度比、改变尾轴支承位置和支承刚度等措施来优化系统振动响应, 其中联轴节与尾轴长度比优化后的减振效果可达5.2 dB, 而整体匹配优化相比各参变量单独优化效果更为显著, 其振动能级落差可达9.2 dB。最终得出结论在动力推进系统支承参数优化过程中, 各参数之间可通过多目标遗传算法进行匹配优化, 可最大程度降低系统整体振动响应水平。整体匹配优化方法可为水下航行器动力推进系统的减振优化设计提供新的优化思路。
, 最新更新时间 , doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2025-0123
摘要:
传统多舰协同检查搜索主要采用固定分区且未考虑目标规避, 存在发现概率低、贴近实战不足的问题。文章提出一种基于动态Voronoi分区与多源信息联合决策的多舰协同搜索方法, 该方法以贝叶斯概率框架为基础, 融合声呐探测模型与目标运动扩散模型, 构建并动态更新目标位置的概率分布图。通过Voronoi图自适应划分搜索区域, 为各舰船划定责任分区, 实现任务空间分布式部署, 可显著降低区域冗余覆盖, 同时消除搜索盲区。针对“探索-利用”策略的阶段化适配需求(前期侧重探索、后期侧重利用), 设计多源信息融合评分模型, 将目标存在概率、区域未搜索程度及局部信息熵纳入综合计算, 并构建权重随搜索进度调整机制, 使搜索策略随任务进程动态调整, 进而指导舰船确定最优搜索目标点。在目标主动规避的对抗场景下, 将所提方法与固定分区的“弓”字形面积覆盖法、粒子群最大概率航向优化法进行对比, 通过1 000次蒙特卡洛仿真表明, 所提方法在多舰协同搜索任务中能显著缩短发现目标时间, 提高统计意义上的发现目标概率, 在对抗环境下具备良好的真实性与可扩展性。
传统多舰协同检查搜索主要采用固定分区且未考虑目标规避, 存在发现概率低、贴近实战不足的问题。文章提出一种基于动态Voronoi分区与多源信息联合决策的多舰协同搜索方法, 该方法以贝叶斯概率框架为基础, 融合声呐探测模型与目标运动扩散模型, 构建并动态更新目标位置的概率分布图。通过Voronoi图自适应划分搜索区域, 为各舰船划定责任分区, 实现任务空间分布式部署, 可显著降低区域冗余覆盖, 同时消除搜索盲区。针对“探索-利用”策略的阶段化适配需求(前期侧重探索、后期侧重利用), 设计多源信息融合评分模型, 将目标存在概率、区域未搜索程度及局部信息熵纳入综合计算, 并构建权重随搜索进度调整机制, 使搜索策略随任务进程动态调整, 进而指导舰船确定最优搜索目标点。在目标主动规避的对抗场景下, 将所提方法与固定分区的“弓”字形面积覆盖法、粒子群最大概率航向优化法进行对比, 通过1 000次蒙特卡洛仿真表明, 所提方法在多舰协同搜索任务中能显著缩短发现目标时间, 提高统计意义上的发现目标概率, 在对抗环境下具备良好的真实性与可扩展性。
, 最新更新时间 , doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2025-0095
摘要:
海上无人系统是指具有自主作业能力的智能化水面、水下以及空中无人平台, 采用AI技术提升海上无人系统的决策与控制水平是未来的必然发展趋势。尽管人工智能(AI)技术已经取得了长足的发展, 其应用于海上无人系统仍受到环境干扰和系统特性的诸多制约。文中首先阐述了海上无人系统决策与控制的基本架构, 并总结了传统技术的不足之处, 接下来, 介绍了各国AI驱动海上无人系统的发展现状, 梳理总结了AI在环境感知与定位、路径规划与制导、运动控制以及多系统协同等关键技术上的研究进展及存在的问题。最后, 讨论了AI支持海上无人系统决策与控制的挑战与发展机遇。
海上无人系统是指具有自主作业能力的智能化水面、水下以及空中无人平台, 采用AI技术提升海上无人系统的决策与控制水平是未来的必然发展趋势。尽管人工智能(AI)技术已经取得了长足的发展, 其应用于海上无人系统仍受到环境干扰和系统特性的诸多制约。文中首先阐述了海上无人系统决策与控制的基本架构, 并总结了传统技术的不足之处, 接下来, 介绍了各国AI驱动海上无人系统的发展现状, 梳理总结了AI在环境感知与定位、路径规划与制导、运动控制以及多系统协同等关键技术上的研究进展及存在的问题。最后, 讨论了AI支持海上无人系统决策与控制的挑战与发展机遇。
, 最新更新时间 , doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2025-0127
摘要:
海洋声音蕴含着丰富信息, 而复杂海洋声学环境与水下目标信号多变的特性, 给水下声音特征精细化感知与分辨能力带来了严峻挑战。为真实还原水下感兴趣目标的声音, 文中提出基于集成滤波模块(IFM)的海洋声源分离算法。采用频带划分策略, 使用编码器将混合音频转换至时频谱, 利用多尺度注意力机制交叉提取时频增益, 并通过IFM提高水下声音分离能力。其中, IFM采用自适应加权机制, 将多尺度卷积空间滤波通路与自注意力特征依赖通路所提取的特征与原始特征进行高效融合, 并将融合后的特征输入解码器以重建高质量的纯净目标音频, 在增强目标信号细节的同时有效滤除背景噪声和干扰。在海洋典型声音数据集上的实验结果表明, 文中所提算法能够显著提升感兴趣目标音频分离性能, 在座头鲸与客船、虎鲸与客船的音频分离实验中, 源失真比改善量(SDRi)分别达到8.56 dB和10.74 dB, 在其他多种指标上也优于现有的基线模型。
海洋声音蕴含着丰富信息, 而复杂海洋声学环境与水下目标信号多变的特性, 给水下声音特征精细化感知与分辨能力带来了严峻挑战。为真实还原水下感兴趣目标的声音, 文中提出基于集成滤波模块(IFM)的海洋声源分离算法。采用频带划分策略, 使用编码器将混合音频转换至时频谱, 利用多尺度注意力机制交叉提取时频增益, 并通过IFM提高水下声音分离能力。其中, IFM采用自适应加权机制, 将多尺度卷积空间滤波通路与自注意力特征依赖通路所提取的特征与原始特征进行高效融合, 并将融合后的特征输入解码器以重建高质量的纯净目标音频, 在增强目标信号细节的同时有效滤除背景噪声和干扰。在海洋典型声音数据集上的实验结果表明, 文中所提算法能够显著提升感兴趣目标音频分离性能, 在座头鲸与客船、虎鲸与客船的音频分离实验中, 源失真比改善量(SDRi)分别达到8.56 dB和10.74 dB, 在其他多种指标上也优于现有的基线模型。
, 最新更新时间 , doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2025-0136
摘要:
为优化水下航行器开发周期与项目成本, 文中设计并实现了一种基于开源软硬件平台的遥控水下航行器(ROV)系统。首先, 利用Fusion360软件对水下航行器进行三维建模, 并用3D打印技术实现原型快速制作; 其次, 设计了一种Pixhawk与Raspberry Pi的组合式分层控制架构, 上层由Raspberry Pi作为决策单元, 负责运行操作系统(ROS)节点, 处理视觉、任务规划及与地面的高速通信, 下层由Pixhawk作为实时运动控制单元, 计算航行姿态并驱动推进器, 并通过MAVLink通信协议实现上下层间及与远程地面控制站的数据交互。静水环境测试表明, 该航行器平台能稳定接收并响应地面站发送的控制指令, 定深控制精度在±0.3 m以内, 航向控制偏差小于±3°。研究表明, 基于开源Pixhawk飞控平台与低成本制造技术的路径具有可实现性, 该方案降低了水下机器人系统的开发周期与成本, 并且其软硬件架构可扩展, 为中小型水下探测装备的快速开发提供了可复用的技术参考与实践经验。
为优化水下航行器开发周期与项目成本, 文中设计并实现了一种基于开源软硬件平台的遥控水下航行器(ROV)系统。首先, 利用Fusion360软件对水下航行器进行三维建模, 并用3D打印技术实现原型快速制作; 其次, 设计了一种Pixhawk与Raspberry Pi的组合式分层控制架构, 上层由Raspberry Pi作为决策单元, 负责运行操作系统(ROS)节点, 处理视觉、任务规划及与地面的高速通信, 下层由Pixhawk作为实时运动控制单元, 计算航行姿态并驱动推进器, 并通过MAVLink通信协议实现上下层间及与远程地面控制站的数据交互。静水环境测试表明, 该航行器平台能稳定接收并响应地面站发送的控制指令, 定深控制精度在±0.3 m以内, 航向控制偏差小于±3°。研究表明, 基于开源Pixhawk飞控平台与低成本制造技术的路径具有可实现性, 该方案降低了水下机器人系统的开发周期与成本, 并且其软硬件架构可扩展, 为中小型水下探测装备的快速开发提供了可复用的技术参考与实践经验。
, 最新更新时间 , doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2025-0116
摘要:
针对球头锥体跨介质入水复杂物理现象, 以入水动力学理论为基础, 采用精确形体法建模, 构建了一种快速预报球头锥体入水冲击过载的分析模型。模型在运动体入水动力学基础上, 针对典型入水阶段, 引入附加质量的影响得到理想流体作用力, 对触水运动体截面切片进行受力分析得到粘性流体作用力, 沿着结构体轴线将各切片理想流体作用力和粘性流体作用力积分, 最后得到球头锥体入水多阶段动力学方程。为验证模型有效性, 数值试验采用多相流模型、k-ε模型以及重叠网格技术, 基于计算流体力学(CFD)研究锥度在5°~15°变化的球头锥体, 从空气中以50°~90°(垂直)角度范围高速抨击静止水面的高速入水过程, 得到运动体高速入水规律。研究表明, 文中所提模型可精确预测结构体入水冲击载荷及时刻, 且计算效率较传统CFD方法提升了2个量级, 适用于工程领域快速评估。
针对球头锥体跨介质入水复杂物理现象, 以入水动力学理论为基础, 采用精确形体法建模, 构建了一种快速预报球头锥体入水冲击过载的分析模型。模型在运动体入水动力学基础上, 针对典型入水阶段, 引入附加质量的影响得到理想流体作用力, 对触水运动体截面切片进行受力分析得到粘性流体作用力, 沿着结构体轴线将各切片理想流体作用力和粘性流体作用力积分, 最后得到球头锥体入水多阶段动力学方程。为验证模型有效性, 数值试验采用多相流模型、k-ε模型以及重叠网格技术, 基于计算流体力学(CFD)研究锥度在5°~15°变化的球头锥体, 从空气中以50°~90°(垂直)角度范围高速抨击静止水面的高速入水过程, 得到运动体高速入水规律。研究表明, 文中所提模型可精确预测结构体入水冲击载荷及时刻, 且计算效率较传统CFD方法提升了2个量级, 适用于工程领域快速评估。
, 最新更新时间 , doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2025-0126
摘要:
为探究尾翼板对水陆两栖车水动力性能的影响机制, 结合静水拖曳试验与数值仿真方法, 基于STAR-CCM+数值计算对比分析了加装尾翼板前后两栖车辆在不同航速下的运动参数、自由液面波形及车身压力分布特性。结果表明: 尾翼板显著改变水陆两栖车水动力特性。运动参数上, 其引入使航行阻力呈先降后增趋势, 在弗劳德数Fr=0.738时减阻率达21.6%; 航行姿态调控作用突出, 纵摇角度峰值差异达63.3% (Fr=0.738), 且有效抑制计算航速域内垂荡运动。尾翼板通过改变车体纵摇角度和垂荡幅值, 显著重构两栖车周围流场波形和车身压力分布特征, 其效果具有速度依赖性。
为探究尾翼板对水陆两栖车水动力性能的影响机制, 结合静水拖曳试验与数值仿真方法, 基于STAR-CCM+数值计算对比分析了加装尾翼板前后两栖车辆在不同航速下的运动参数、自由液面波形及车身压力分布特性。结果表明: 尾翼板显著改变水陆两栖车水动力特性。运动参数上, 其引入使航行阻力呈先降后增趋势, 在弗劳德数Fr=0.738时减阻率达21.6%; 航行姿态调控作用突出, 纵摇角度峰值差异达63.3% (Fr=0.738), 且有效抑制计算航速域内垂荡运动。尾翼板通过改变车体纵摇角度和垂荡幅值, 显著重构两栖车周围流场波形和车身压力分布特征, 其效果具有速度依赖性。
, 最新更新时间 , doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2025-0157
摘要:
针对带内全双工水声通信中, 由于收发采样相位失配导致自干扰抵消性能下降的问题, 本文提出了一种在单载波通信中通过两阶段相位补偿来提高自干扰抵消的方法。传统方法假设参考信号与接收信号相位一致, 在此前提下直接进行抵消。与此不同, 本文将相位补偿引入参考信号的构造过程, 以残余能量最小为优化目标。该方法首先基于参考信号与接收信号相关性联合估计初步相位, 并在此结果的领域中进一步精细搜索, 寻找最优补偿相位并补偿, 结合自适应滤波算法提高自干扰抵消能力。通过对单频信号与QPSK信号的仿真, 并进行水池与海上实验, 对所提方法的有效性进行验证。结果表明, 经相位补偿后, 系统自干扰抵消效果提升, 在水池实验中的自干扰抵消性能提升5.289 dB, 海试实验中提升1.986 dB, 且经补偿后远端信号解调相关峰主旁瓣比得到优化。本文所提的相位补偿方法能有效提升自干扰抵消效果与滤波器收敛速度, 从而提高系统解调的准确性, 为全双工水声通信的实际应用提供了关键技术支撑。
针对带内全双工水声通信中, 由于收发采样相位失配导致自干扰抵消性能下降的问题, 本文提出了一种在单载波通信中通过两阶段相位补偿来提高自干扰抵消的方法。传统方法假设参考信号与接收信号相位一致, 在此前提下直接进行抵消。与此不同, 本文将相位补偿引入参考信号的构造过程, 以残余能量最小为优化目标。该方法首先基于参考信号与接收信号相关性联合估计初步相位, 并在此结果的领域中进一步精细搜索, 寻找最优补偿相位并补偿, 结合自适应滤波算法提高自干扰抵消能力。通过对单频信号与QPSK信号的仿真, 并进行水池与海上实验, 对所提方法的有效性进行验证。结果表明, 经相位补偿后, 系统自干扰抵消效果提升, 在水池实验中的自干扰抵消性能提升5.289 dB, 海试实验中提升1.986 dB, 且经补偿后远端信号解调相关峰主旁瓣比得到优化。本文所提的相位补偿方法能有效提升自干扰抵消效果与滤波器收敛速度, 从而提高系统解调的准确性, 为全双工水声通信的实际应用提供了关键技术支撑。
, 最新更新时间 , doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2025-0156
摘要:
自主水下航行器(AUV)组合导航系统在面对多普勒测速仪(DVL)缓变故障时, 传统自适应滤波算法因噪声估计与故障检测机制相互冲突, 难以实现有效容错。为此, 文中提出一种融合长短期记忆网络(LSTM)故障检测与变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波(VBAKF)/IGG-III抗差滤波的协同容错导航方法。该方法通过LSTM网络实现对缓变故障早期特征的有效识别; 在确认故障后将滤波器由VBAKF切换至IGG-III抗差滤波模式, 动态构造等价权矩阵以抑制故障量测影响; 故障结束后恢复VBAKF以维持最优估计。实验结果表明, 在DVL发生缓变故障时, 所提方法的导航精度优于几种主流滤波算法, 有效抑制了状态估计失真, 提升了AUV组合导航系统在不确定水下环境中的精度和鲁棒性。
自主水下航行器(AUV)组合导航系统在面对多普勒测速仪(DVL)缓变故障时, 传统自适应滤波算法因噪声估计与故障检测机制相互冲突, 难以实现有效容错。为此, 文中提出一种融合长短期记忆网络(LSTM)故障检测与变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波(VBAKF)/IGG-III抗差滤波的协同容错导航方法。该方法通过LSTM网络实现对缓变故障早期特征的有效识别; 在确认故障后将滤波器由VBAKF切换至IGG-III抗差滤波模式, 动态构造等价权矩阵以抑制故障量测影响; 故障结束后恢复VBAKF以维持最优估计。实验结果表明, 在DVL发生缓变故障时, 所提方法的导航精度优于几种主流滤波算法, 有效抑制了状态估计失真, 提升了AUV组合导航系统在不确定水下环境中的精度和鲁棒性。
, 最新更新时间 , doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2025-0081
摘要:
针对水面舰船防御水下制导装置的决策系统, 当前既缺乏多枚水声诱骗装置协同作战体系的相关研究, 且传统穷举法存在效率低、可移植性差的问题; 文中引入粒子群优化算法对对抗模型进行优化, 并通过添加自适应惯性权重与多半径变异机制改进该算法; 同时, 构建以防御成功率、最小交战距离及舰船存活时间为核心指标的多目标优化函数。优化参数包括舰船规避航向, 以及第1枚、第2枚助飞式水声诱骗装置的发射距离与角度。仿真结果表明, 所提改进粒子群算法相较传统算法具备更高效率、更快收敛速度与更优适应度。同时, 通过仿真揭示了不同舷角态势下最优对抗策略的差异性及其战术价值, 对现实海战中的水下制导装置防御策略制定有重要的参考价值。
针对水面舰船防御水下制导装置的决策系统, 当前既缺乏多枚水声诱骗装置协同作战体系的相关研究, 且传统穷举法存在效率低、可移植性差的问题; 文中引入粒子群优化算法对对抗模型进行优化, 并通过添加自适应惯性权重与多半径变异机制改进该算法; 同时, 构建以防御成功率、最小交战距离及舰船存活时间为核心指标的多目标优化函数。优化参数包括舰船规避航向, 以及第1枚、第2枚助飞式水声诱骗装置的发射距离与角度。仿真结果表明, 所提改进粒子群算法相较传统算法具备更高效率、更快收敛速度与更优适应度。同时, 通过仿真揭示了不同舷角态势下最优对抗策略的差异性及其战术价值, 对现实海战中的水下制导装置防御策略制定有重要的参考价值。
, 最新更新时间 , doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2025-0083
摘要:
针对近岸海底电缆“最后一公里”高精度探测与定位的技术瓶颈, 本研究提出融合工频磁场特征解析的无人机(UAV)航磁综合探测方法。首先建立海底电缆工频磁场正演模型, 通过数值模拟揭示电缆工频磁特征信号的传播衰减规律; 其次, 创新性构建基于工频磁特征的频域信号提取算法, 有效提升强环境噪声背景下弱磁信号的识别精度; 继而提出结合地磁方向的逆向解析定位方法, 实现海底电缆走向的米级空间反演。实验采用自主研发的旋翼式超低空(飞行高度1 m)磁测UAV系统, 在温州近岸海域开展实测验证。结果表明: 系统在潮间带复杂地形条件下进行工频磁特征的航空磁探测作业, 通过对比分析发现, 工频特征定位法较常规磁异常定位法在近岸浅水区具有显著优势, 其定位误差不超过1.8 m, 可准确追踪电缆埋设路径。本研究为海底电缆工程巡检与定位提供了新的技术范式。
针对近岸海底电缆“最后一公里”高精度探测与定位的技术瓶颈, 本研究提出融合工频磁场特征解析的无人机(UAV)航磁综合探测方法。首先建立海底电缆工频磁场正演模型, 通过数值模拟揭示电缆工频磁特征信号的传播衰减规律; 其次, 创新性构建基于工频磁特征的频域信号提取算法, 有效提升强环境噪声背景下弱磁信号的识别精度; 继而提出结合地磁方向的逆向解析定位方法, 实现海底电缆走向的米级空间反演。实验采用自主研发的旋翼式超低空(飞行高度1 m)磁测UAV系统, 在温州近岸海域开展实测验证。结果表明: 系统在潮间带复杂地形条件下进行工频磁特征的航空磁探测作业, 通过对比分析发现, 工频特征定位法较常规磁异常定位法在近岸浅水区具有显著优势, 其定位误差不超过1.8 m, 可准确追踪电缆埋设路径。本研究为海底电缆工程巡检与定位提供了新的技术范式。
, 最新更新时间 , doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2025-0098
摘要:
水下环境复杂多变, 水下无人系统面临不可预测性与感知信息不完备的挑战, 难以精准高效自主决策。传统方法依赖完备的感知数据与地图信息, 但受地图信息限制, 水下无人系统执行水下探测、资源勘探及环境监测等任务自主能力受限。针对此, 文中提出一种基于专家知识与深度强化学习的双层决策方法, 可提升无人系统在水下智能决策中的自适应能力, 增强任务执行的高效性。具体而言, 首先设计双层自主决策方法架构, 通过增强系统的鲁棒性, 以切实保障航行安全; 然后, 提出基于专家知识与深度强化学习的自主决策策略生成方法, 提升水下无人系统在未知场景中的自适应能力; 最后, 提出多模块设计方法, 达成各功能模块的解耦, 有效提升水下无人系统的研发效率。以水下无人系统为研究对象, 实验结果表明, 文中方法在水下无人系统自主导航及避障仿真场景中, 其成功率与平均奖励值收敛速度均优于各类基准方法, 为真实场景下的自主决策优化研究提供了坚实的理论支撑。
水下环境复杂多变, 水下无人系统面临不可预测性与感知信息不完备的挑战, 难以精准高效自主决策。传统方法依赖完备的感知数据与地图信息, 但受地图信息限制, 水下无人系统执行水下探测、资源勘探及环境监测等任务自主能力受限。针对此, 文中提出一种基于专家知识与深度强化学习的双层决策方法, 可提升无人系统在水下智能决策中的自适应能力, 增强任务执行的高效性。具体而言, 首先设计双层自主决策方法架构, 通过增强系统的鲁棒性, 以切实保障航行安全; 然后, 提出基于专家知识与深度强化学习的自主决策策略生成方法, 提升水下无人系统在未知场景中的自适应能力; 最后, 提出多模块设计方法, 达成各功能模块的解耦, 有效提升水下无人系统的研发效率。以水下无人系统为研究对象, 实验结果表明, 文中方法在水下无人系统自主导航及避障仿真场景中, 其成功率与平均奖励值收敛速度均优于各类基准方法, 为真实场景下的自主决策优化研究提供了坚实的理论支撑。
, 最新更新时间 , doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2024-0156
摘要:
针对同心筒热发射过程冲击波对航行体头罩安全出筒影响分析, 采用计算流体力学(CFD)软件数值仿真点火发射过程, 详细分析了固体火箭发动机产生的冲击波、燃气在同心筒内的传播过程, 得到了冲击波作用下头罩受力变化曲线, 揭示了头罩在冲击波作用下的受力机理。通过试验数据, 进一步验证了头罩在冲击波作用下的受力过程。研究结果有助于清晰认识同心筒热发射过程冲击波对头罩受力影响, 可用于指导头罩出筒安全性设计。
针对同心筒热发射过程冲击波对航行体头罩安全出筒影响分析, 采用计算流体力学(CFD)软件数值仿真点火发射过程, 详细分析了固体火箭发动机产生的冲击波、燃气在同心筒内的传播过程, 得到了冲击波作用下头罩受力变化曲线, 揭示了头罩在冲击波作用下的受力机理。通过试验数据, 进一步验证了头罩在冲击波作用下的受力过程。研究结果有助于清晰认识同心筒热发射过程冲击波对头罩受力影响, 可用于指导头罩出筒安全性设计。
, 最新更新时间 , doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2025-0079
摘要:
针对舰船轴频电场信号检测中目标信号弱且易被噪声掩盖的问题, 提出了一种基于“优先检测与选择性增强”原则的电场信号检测方法。首先利用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)结合窄带功率谱能量峰值熵比(EPER)特征, 再通过滑动窗口与动态门限技术实现对目标信号的检测。信号检测成功后, 触发三稳态随机共振与变步长最小平均P范数(VSS-LMP)增强机制, 进一步增强目标信号的线谱特征, 并在此基础上实现目标信号特征频率的提取。仿真结果表明, 所提方法在信噪比为−12 dB的条件下检测准确率超过85%, 误检率在30%以下, 且能准确提取到目标信号特征频率, 为舰船弱电场信号的实时监测提供了可行的技术路径。
针对舰船轴频电场信号检测中目标信号弱且易被噪声掩盖的问题, 提出了一种基于“优先检测与选择性增强”原则的电场信号检测方法。首先利用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)结合窄带功率谱能量峰值熵比(EPER)特征, 再通过滑动窗口与动态门限技术实现对目标信号的检测。信号检测成功后, 触发三稳态随机共振与变步长最小平均P范数(VSS-LMP)增强机制, 进一步增强目标信号的线谱特征, 并在此基础上实现目标信号特征频率的提取。仿真结果表明, 所提方法在信噪比为−12 dB的条件下检测准确率超过85%, 误检率在30%以下, 且能准确提取到目标信号特征频率, 为舰船弱电场信号的实时监测提供了可行的技术路径。
, 最新更新时间 , doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2025-0114
摘要:
针对深度学习模型在船舶辐射噪声识别中由数据短缺导致的泛化能力受限问题, 文中提出了权重-特征双低秩迁移学习框架。该框架从模型权重和特征表达两个维度协同展开低秩优化: 在权重空间, 冻结预训练权重, 通过轻量化低秩权重调整(WLoRA)模块构建可学习低秩权重更新, 以较少参数量完成权重微调, 从而降低过拟合风险; 在特征空间, 基于船舶辐射噪声Mel时频谱的内在低秩结构, 通过低秩特征调整(FLoRA)模块对特征进行压缩和重构, 从而显式约束模型学习低秩特征。该框架充分考虑了Mel时频谱的固有低秩结构, 深入挖掘预训练模型潜力, 有效提升了迁移学习性能。通过ShipsEar和Deepship两个公开数据集的实验证明, 相对于直接微调预训练模型, 所提出方法能够有效提升迁移学习在船舶辐射嗓声分类模型中的性能。进一步的消融实验验证了两个低秩模块的有效性。
针对深度学习模型在船舶辐射噪声识别中由数据短缺导致的泛化能力受限问题, 文中提出了权重-特征双低秩迁移学习框架。该框架从模型权重和特征表达两个维度协同展开低秩优化: 在权重空间, 冻结预训练权重, 通过轻量化低秩权重调整(WLoRA)模块构建可学习低秩权重更新, 以较少参数量完成权重微调, 从而降低过拟合风险; 在特征空间, 基于船舶辐射噪声Mel时频谱的内在低秩结构, 通过低秩特征调整(FLoRA)模块对特征进行压缩和重构, 从而显式约束模型学习低秩特征。该框架充分考虑了Mel时频谱的固有低秩结构, 深入挖掘预训练模型潜力, 有效提升了迁移学习性能。通过ShipsEar和Deepship两个公开数据集的实验证明, 相对于直接微调预训练模型, 所提出方法能够有效提升迁移学习在船舶辐射嗓声分类模型中的性能。进一步的消融实验验证了两个低秩模块的有效性。
, 最新更新时间 , doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2025-0104
摘要:
高速无人船(USV)航向控制中, 同时存在前向通道与反馈回路的时滞环节, 并且具有较大的延迟/动态时间比, 显著降低航向控制性能。传统Smith预估器能有效补偿前向通道时滞, 但未考虑反馈回路的时滞。为此, 文中将反馈回路时滞纳入Smith预估器设计, 构建包含双向时滞的预测模型, 同时补偿前向通道与反馈回路的时滞, 减少双向时滞的系统相位裕度侵蚀。进一步, 引入混合均值中心反向学习粒子群优化(HCOPSO)算法进行比例-积分-微分(PID)控制器参数寻优整定, 该算法在迭代前期利用均值中心反向学习策略扩大搜索范围, 后期通过自适应压缩因子实现精细寻优, 兼具全局探索与局部开发的优势, 有效解决寻优过程的局部最优解问题。基于无人船航向模型进行了仿真测试, 结果表明, 改进Smith预估PID控制器相较于常规PID控制器、传统Smith预估PID控制器, 使系统的超调量和调节时间均得到了改善, 稳态误差小于0.1°; 并且当改进Smith预估补偿模型存在误差时, 系统依然能够保持良好的动态性能与稳态精度。同时, 针对改进Smith预估PID控制器, 进一步对比分析了HCOPSO算法与粒子群优化算法(PSO)、遗传算法(GA)、鲸鱼优化算法(WOA)的参数寻优, 对比分析了环境干扰下HCOPSO算法与其他算法的航向控制性能。结果表明, HCOPSO算法获得的时间加权绝对误差积分(ITAE)指标较PSO、GA、WOA等算法分别降低了55.38%、22.47%和24.63%, 并表现出较强的扰动抑制能力与航向保持能力, 验证了其有效性。
高速无人船(USV)航向控制中, 同时存在前向通道与反馈回路的时滞环节, 并且具有较大的延迟/动态时间比, 显著降低航向控制性能。传统Smith预估器能有效补偿前向通道时滞, 但未考虑反馈回路的时滞。为此, 文中将反馈回路时滞纳入Smith预估器设计, 构建包含双向时滞的预测模型, 同时补偿前向通道与反馈回路的时滞, 减少双向时滞的系统相位裕度侵蚀。进一步, 引入混合均值中心反向学习粒子群优化(HCOPSO)算法进行比例-积分-微分(PID)控制器参数寻优整定, 该算法在迭代前期利用均值中心反向学习策略扩大搜索范围, 后期通过自适应压缩因子实现精细寻优, 兼具全局探索与局部开发的优势, 有效解决寻优过程的局部最优解问题。基于无人船航向模型进行了仿真测试, 结果表明, 改进Smith预估PID控制器相较于常规PID控制器、传统Smith预估PID控制器, 使系统的超调量和调节时间均得到了改善, 稳态误差小于0.1°; 并且当改进Smith预估补偿模型存在误差时, 系统依然能够保持良好的动态性能与稳态精度。同时, 针对改进Smith预估PID控制器, 进一步对比分析了HCOPSO算法与粒子群优化算法(PSO)、遗传算法(GA)、鲸鱼优化算法(WOA)的参数寻优, 对比分析了环境干扰下HCOPSO算法与其他算法的航向控制性能。结果表明, HCOPSO算法获得的时间加权绝对误差积分(ITAE)指标较PSO、GA、WOA等算法分别降低了55.38%、22.47%和24.63%, 并表现出较强的扰动抑制能力与航向保持能力, 验证了其有效性。
, 最新更新时间 , doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2025-0067
摘要:
针对主动声呐目标识别中舷角适应性较差的问题, 文中从波动方程理论出发, 阐述了主动声呐感知目标信息的物理机理。基于广义多重信号分类(MUSIC)空间谱估计, 结合距离维信息提出了一种获取水下目标伪三维空间特征的新方法, 有效提升了空间特征对不同舷角的适应能力。同时, 研究了增强伪魏格纳-威利分布(PWVD)时频谱特征的方法及基于时频二维相关的运动目标多普勒频移分布特征提取技术, 通过2种算法在舷角特性下的互补优势, 进一步提高了目标识别的舷角适应性。为解决水下目标样本稀缺且分布不平衡的问题, 引入元学习思想, 构建了一种空间域、时频域及多普勒域特征的数据级融合目标识别网络。利用仿真和试验数据对该网络进行了训练和测试。测试结果表明, 空时频融合特征显著增强了目标识别的舷角适应性和抗干扰能力, 为智能化水下目标识别技术的发展提供了全新的思路。
针对主动声呐目标识别中舷角适应性较差的问题, 文中从波动方程理论出发, 阐述了主动声呐感知目标信息的物理机理。基于广义多重信号分类(MUSIC)空间谱估计, 结合距离维信息提出了一种获取水下目标伪三维空间特征的新方法, 有效提升了空间特征对不同舷角的适应能力。同时, 研究了增强伪魏格纳-威利分布(PWVD)时频谱特征的方法及基于时频二维相关的运动目标多普勒频移分布特征提取技术, 通过2种算法在舷角特性下的互补优势, 进一步提高了目标识别的舷角适应性。为解决水下目标样本稀缺且分布不平衡的问题, 引入元学习思想, 构建了一种空间域、时频域及多普勒域特征的数据级融合目标识别网络。利用仿真和试验数据对该网络进行了训练和测试。测试结果表明, 空时频融合特征显著增强了目标识别的舷角适应性和抗干扰能力, 为智能化水下目标识别技术的发展提供了全新的思路。
