一种海洋浪高测量系统及方法与流程

本发明涉及海洋数据测量技术，特别是涉及一种海洋浪高测量系统及方法。

背景技术：

海浪是影响舰船航行、水陆两栖飞机起降的主要因素。海洋上的涌和浪是海水受自然界各种因素影响造成的能量运动，这种水的能量运动作用到高速滑行的舰船或两栖飞机上，会造成瞬时的吃水增加，滑行阻力增大，撞击过载升高，喷溅性能变差，同时还会使舰船或两栖飞机稳定性变坏。如何确保舰船正常航行、水陆两栖飞机正常起降，这就需要设计一种海洋浪高测量系统。

目前海洋浪高测量系统按其工作原理可分为非浮标式和浮标式两种。非浮标式系统的工作原理是系统不接触海洋，通过间接手段，主要包括立体摄像法、雷达测波法、光学测波法、声学式测波法以及目测法等，获取海洋浪高数据。非浮标式系统的测量精度较低，而且容易受到气候影响。浮标式系统的工作原理是直接将系统抛投在海洋中，在系统随着海洋运动时获取海洋浪高数据，通常采用带机械平衡环的系统，将单轴加速度传感器安装在机械平衡环上，以使传感器尽量保持重心方向。这种系统的体积重量较大、测量精度较低、成本较高。不带机械平衡环的系统，

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种海洋浪高测量系统及方法。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种海洋浪高测量系统，采用不带机械平衡环的浮标式结构，包括无线通信模块、电源模块、控制板、无线通信天线、卫星定位天线和壳体，其中无线通信天线和卫星定位天线安装在壳体顶部，所述无线通信模块、电源模块和控制板安装在壳体内部；在控制板上设置六轴传感器、温度传感器和卫星定位传感器，所述六轴传感器采集浮标的三轴加速度、三轴角加速度数据，所述温度传感器采集浮标所处的温度数据，经控制板综合后得到海洋浪高数据，所述卫星定位传感器采集浮标所处的经度、纬度和高度数据。

作为一种具体实施方式，所述控制板根据三轴加速度、三轴角加速度、温度确定海洋浪高的具体方法为：

首先，基于双状态预测的卡尔曼滤波算法，结合测量的温度数据，对三轴加速度、三轴角加速度进行滤波处理；

然后，通过坐标旋转变化，将设备系统坐标系转换到地理坐标系，结合滤波后的三轴加速度、三轴角加速度，得到系统铅垂直方向上的加速度；

最后，对系统铅垂直方向上的加速度进行波形反演和带限信号外推积分，得到海洋浪高数据。

一种海洋浪高测量方法，包括如下步骤：

步骤1、六轴传感器采集浮标的三轴加速度、三轴角加速度数据，温度传感器采集浮标所处的温度数据，卫星定位传感器结合卫星定位天线采集浮标所处的经度、纬度和高度数据；

步骤2、控制板根据三轴加速度、三轴角加速度和温度数据，确定海洋浪高数据；

步骤3、无线通信模块结合无线通信天线，将海洋浪高和浮标所处的经度、纬度和高度数据发送给远程控制端。

作为一种具体实施方式，步骤2中，控制板根据三轴加速度、三轴角加速度、温度确定海洋浪高的具体方法为：

首先，基于双状态预测的卡尔曼滤波算法，结合测量的温度数据，对三轴加速度、三轴角加速度进行滤波处理；

然后，通过坐标旋转变化，将设备系统坐标系转换到地理坐标系，结合滤波后的三轴加速度、三轴角加速度，得到系统铅垂直方向上的加速度；

最后，对系统铅垂直方向上的加速度进行波形反演和带限信号外推积分，得到海洋浪高数据。

本发明与现有技术相比，其显著优点为：1)本发明采用不带机械平衡环的浮标式结构，重量轻、体积小；2)本发明通过采集三轴加速度、三轴角加速度和温度数据计算浪高数据，计算精度更高；3)本发明通过控制板直接进行数据处理得到海洋浪高，通过无线通信模块与舰船或飞机上的远程终端进行通信，获取数据便捷快速；4)本发明采集浮标经度、纬度和高度信息，便于对系统进行回收处理。

附图说明

图1是本发明海洋浪高测量系统的结构示意图。

图2是本发明海洋浪高测量方法的流程图。

图3是动态卡尔曼滤波算法的流程图。

图4是低频截止加速度—加速度幅频特性图。

图5是低频截止幅频特性加速度—位移图。

图6是位移积分算法流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例，进一步说明本发明方案。

一种海洋浪高测量系统，采用不带机械平衡环的浮标式结构，包括无线通信模块2、电源模块3、控制板4、无线通信天线5、卫星定位天线6和壳体1，其中无线通信天线5、卫星定位天线6安装在壳体1顶部，所述无线通信模块2、电源模块3、控制板4安装在壳体1内部。

各模块的详细描述如下：

电源模块用于给控制板、无线通信模块进行供电。

控制板4上安装有六轴传感器、温度传感器和卫星定位传感器，六轴传感器采集三轴加速度、三轴角加速度在内的姿态数据，温度传感器采集温度数据用于姿态数据的温度补偿，卫星定位传感器采集经度、纬度和高度数据，用于系统回收。

卫星定位天线6与控制板4上的卫星定位传感器连接。

无线通信天线5与无线通信模块2连接，用于发射和接收电磁波信号。

无线通信模块2接收控制板4的控制命令和数据信息，通过无线信号将数据发送出去。

控制板4采用浪高算法处理三轴加速度、三轴角加速度、温度，得到浪高信息。浪高算法的设计主要包含动态卡尔曼滤波算法、坐标转换算法和z轴位置算法三个部分，具体步骤如下：

首先，基于双状态预测的卡尔曼滤波算法，结合测量的温度数据，对三轴加速度、三轴角加速度进行滤波处理；

然后，通过坐标旋转变化，将设备系统坐标系转换到地理坐标系，结合滤波后的三轴加速度、三轴角加速度，得到系统铅垂直方向上的加速度；

最后，对系统铅垂直方向上的加速度进行波形反演和带限信号外推积分，得到海洋浪高数据。

各算法的详细描述如下：

1、动态卡尔曼滤波算法

采用基于双状态预测的卡尔曼滤波器对加速度传感器输出信号进行滤波处理。该滤波器中，基于加速度传感器统计特性的测量模型估计加速度传感器输出数据，同时也被用来估计系统的未来状态，可以用一个线性随机微分方程来描述：

x(k)＝ax(k-1)+bu(k)+w(k)

再加上系统的测量值：

z(k)＝hx(k)+v(k)

上两式子中，x(k)是k时刻的系统状态，u(k)是k时刻对系统的控制量，a和b是系统参数，对于多模型系统，它们为矩阵。z(k)是k时刻的测量值，h是测量系统的参数，对于多测量系统，h为矩阵。w(k)和v(k)分别表示过程和测量的噪声、温度补偿参数。

2、坐标转换算法

通过坐标旋转变化，实现设备系统坐标系和地理坐标系之间的转换，获取系统铅垂直方向上的加速度。

设备系统坐标系xbybzb和地理坐标系ned之间的变换关系为：

用表示这个欧拉角方向余弦矩阵变换矩阵，则有

由于欧拉角的万向锁问题以及方向余弦矩阵计算量大，可以使用四元素法表示旋转矩阵，直接给出四元素表示的旋转变换矩阵

c＝[1-2*q2*q2-2*q3*q32*q1*q2+2*q0*q32*q1*q3-2*q0*q2；

2*q1*q2-2*q0*q31-2*q1*q1-2*q3*q32*q2*q3+2*q0*q1；

2*q1*q3+2*q0*q22*q2*q3-2*q0*q11-2*q1*q1-2*q2*q2]'

可得四元素的欧拉角解值公式：

q0＝cos(γ/2)*cos(θ/2)*cos(ψ/2)+sin(γ/2)*sin(θ/2)*sin(ψ/2)

q1＝sin(γ/2)*cos(θ/2)*cos(ψ/2)-cos(γ/2)*sin(θ/2)*sin(ψ/2)

q2＝cos(γ/2)*sin(θ/2)*cos(ψ/2)+sin(γ/2)*cos(θ/2)*sin(ψ/2)

q3＝cos(γ/2)*cos(θ/2)*sin(ψ/2)-sin(γ/2)*sin(θ/2)*cos(ψ/2)

求解出四元素q0、q1、q2、q3后可快速计算出旋转变换矩阵然后可以求解设备在地理坐标系的加速度即最后减去重力加速度分量，即可获得物体在地理坐标系d轴方向上的实际加速度值。

3、z轴位置算法

z轴位置算法包括波形反演算法和带限信号外推积分算法。波形反演是将测得的信号进行fft变换，根据传感器幅频相频曲线对fft谱进行修正，然后ifft变换回时域，即得到反演后的波形。由于实测的超低频信号有畸变，为了得到正确的信号，需要使用信号重构技术，即利用带限信号外推，得到无法测量的超低频的频谱，具体流程如下：

a)先进行基于fft变换的频域积分，对于一个长度为n的时域离散加速度数列a(n)，按下式进行离散傅里叶变换：

其中f0为采样频率，a(k)为傅里叶变换后的频域内复数序列，f(k)为对应的频率。

b)a(k)所对应的简谐波的幅值、圆频率及初相位角，可由下式求出：

a(t)k＝akcos(ωkt+φk)

c)进行两次积分，得该频率下位移谐波如下式所示：

s(t)k＝askcos(ωskt+φsk)

d)根据信号叠加原理，可得位移曲线表达式：

e)将以上关系用傅里叶正变换fft和傅里叶逆变换ifft表示为：

其中f(x)即为函数x的傅里叶变换，h(w)为传递函数，a(t)为实测加速度信号，s(t)为积分位移信号。由上式可知，在同一频率成分下，加速度信号和其表征的位移信号的幅频特性为1/w²。

由于传感器误差、测试误差和截断误差的存在，在幅值谱中目标频率以下的幅值并不为零。该幅值由于对应的频率很低，在积分过程中所对应的比值系数很大，使得积分得到的位移出现很大误差。为控制该低频部分信号所产生的误差，需要对积分过程加以控制，即引进函数φ(w)：

再根据传感器的幅频相频特性，采用低频截止方法进行积分控制修正。

低频截止方法中需要选定低频截止频率ft，假设待积分加速度信号第一个峰值为fs，要求ft<fs，在整个频率范围内，函数φ(w)定义为：

信号比值函数φ(w)如图4所示，对其进行频域积分，得到加速度—位移幅频特性如图5所示。由图5可见，低频截止方法通过选定低频截止频率ft，然后将低于该截止频率下的加速度信号幅值置零，这样有效的避免了积分所得位移信号中低频误差成分的存在。对于被截止频率以下置零的超低频信号，获取并记录多组信号中出现的超低频点，满足重复出现次数达到一定阀值的超低频点进行模拟复现获取其频谱信息，即带限信号外推算法。算法流程如图6所示。

实施例

为了验证本发明方案的有效性，进行了三个测量实验，每个实验进行了10次测量，实验测量数据如下表所示。

表1第一个实验浪高测量数据

表2第二个实验浪高测量数据

表3第三个实验浪高测量数据

从上述表格中可以看出，本发明系统测量的稳定性好。