[发明专利]一种基于无人艇惯导和气象仪信息的海况等级估计方法

说明书

本发明提供了一种基于无人艇惯导和气象仪信息的海况等级估计方法，采集无人艇的惯导和气象仪信息，建立海浪激励无人艇运动的系统模型，利用在线遗忘因子递归最小二乘法在线辨识无人艇横摇运动频率响应函数，估计无人艇横摇运动的功率密度谱，由无人艇横摇运动反演海浪有效浪高，由海上风速信息计算海浪高，根据海浪高与海况等级的对应关系估计海况等级。本发明由无人艇惯导和气象仪信息估计海况等级结构简单、成本低、易于实现、适用性强，减少了对无人艇本身运动响应函数的依赖，降低了无人艇航速、航向对反演结果的影响，增强了系统的鲁棒性，估计结果准确，能够满足复杂海上条件下环境感知的要求。

技术领域

本发明涉及电子信息的多传感器数据融合领域，尤其是一种海况等级估计方法。

背景技术

海上环境感知，了解海域的基本海况条件，是人类海洋开发利用、科学研究的基础。海况是指在风力的主要作用下，视野内海面波浪外形、波峰破碎及浪花泡沫的多少等海面状况，共分为10级。传统的海况检测手段如目测存在监测困难、便捷性不高的缺点；波浪仪监测存在自动化程度低、实时性不强的缺点；雷达和卫星监测存在成本高的缺点。这些测量方法在时效性与可操作性上无法满足实时获取海浪信息的要求，尤其是对于深海区域。

文献“基于系统辨识的船舶运动响应与海浪反演技术研究[D].哈尔滨工程大学，2017”提出了一种基于海浪反演技术的海况估计方法。该方法基于船舶航行时海浪与船舶相互作用，将随机海浪与船舶运动看作一个系统，海浪激励视为输入，船舶运动视为输出，通过船舶的运动信号来反演当前的海浪遭遇谱，然后将遭遇谱转化为海浪的真谱，最后将反演的海浪真谱与常用的海浪谱公式进行拟合求出海浪高参数，估计出海况等级。但是，该方法没有考虑影响海况主要因子——海风的影响因素，同时会受到本船航行速度、航向与波浪传播的夹角的影响，且计算过程复杂。

专利“CN103900541A”提出了一种海况估计器，该方法包括横摇角谱密度函数估计器用于估算船舶横摇角密度函数，海浪谱密度逆推器用于反推海浪谱密度函数，海况计算单元通过海浪密度谱函数计算海浪的均方差，完成海况的估计。但是该方法也没有考虑海风的影响，同时在估计船舶横摇角谱密度函数的时候要计算横摇角序列的协方差，计算量大，并且没有给出船舶横摇运动响应函数的计算方法，要依赖于船舶横摇运动响应函数已知的条件，不具有普遍的适用性。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种基于无人艇惯导和气象仪信息的海况等级估计方法。为了充分发挥无人艇体积小、智能程度高、资源消耗少的优点，本发明提出利用无人艇的惯导和气象仪信息估计海况等级的方法，可在无人艇航行的过程中不需要额外的探测手段，利用气象仪采集的风速信息和惯导采集的无人艇的运动信息实时估计出当前的海况等级。本发明在估计海况时引入了海上风速因子，增加了估计结果的可靠性，同时在估计无人艇运动谱函数的同时在线辨识无人艇运动响应函数，然后通过辨识的运动响应函数反推海浪的密度谱函数，根据海浪谱与海浪要素的对应关系求出海浪谱的0阶距函数和对应的海浪高，减少了无人艇自身运动和海浪传播因素对计算的影响，最后估计海况等级，该方法成本低、可实现性强，能满足实时获取海况信息的要求。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案的实施步骤如下：

步骤一：采集时间段T内无人艇的惯导和气象仪信息；

采集采样时间T内惯导输出的无人艇横摇角序列y(n)＝{y₁,y₂,y₃,…,y_N}和气象仪输出的风速信息v₁,v₂,v₃,…,v_N，其中T为采样时间，取值10-30分钟，N为采样的个数，N选择512的倍数；

步骤二：建立海浪激励无人艇运动的系统模型；