[发明专利]一种水下航行器侧线探测传感器位置布局优化方法和系统

说明书

本发明公开了一种水下航行器侧线探测传感器位置布局优化方法及系统，根据水下航行器物理模型以及水下航行器物理模型的流场环境，根据得到的理论压力数据集与预测误差表示真实压力测量值并对似然函数的概率密度函数进行表征，本发明采用贝叶斯概率理论模型可以很好地将目标探测问题转化为概率问题，即将传感器阵列优化布局问题转化为某一阵列分布可对目标物的运动位置做出最准确的估计与判断；提供了一种高效率整体化的顺序启发式优化算法，完成对传感器优化阵列布局的计算；在没有进行实验的基础上对阵列分布进行优化仿真分析，为侧线探测实验载体与实验平台的建立奠定理论基础。

技术领域

本发明涉及传感器阵列优化领域，尤其涉及一种水下航行器侧线探测传感器位置布局优化方法及系统。

背景技术

自然界中鱼类在水中的生存依赖于对水中环境信息的收集感知，视觉系统与侧线感知系统是鱼类最主要的两个感受器官，其中侧线系统为水下航行器人工侧线系统的设计提供了灵感，现有的对仿生侧线传感器阵列布局的研究中，主要以水下机器人的头部及侧面的等距分布为主，根据经验进行设置，然后进行实验数据采集，缺乏数学模型及理论依据对其进行传感器位置分布的优化指导，影响了对偶极子振动及运动目标物位置判定预测的准确度及目标物定位探测效率，因此需要对传感器分布方式的优劣性进行判断，通过数学理论指导，得到传感器的优化布局方案。

发明内容

本发明的目的在于提供一种水下航行器侧线探测传感器位置布局优化方法及系统，以克服现有技术的不足。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种水下航行器侧线探测传感器位置布局优化方法，包括以下步骤：

S1，建立水下航行器物理模型以及水下航行器物理模型的流场环境；

S2，基于水下航行器物理模型及其流场环境设置传感器初始布局观测点，根据初始布局观测点进行流场仿真生成理论压力数据集；

S3，根据得到的理论压力数据集与预测误差表示真实压力测量值并对似然函数的概率密度函数进行表征；

S4：对S3中的似然函数进行相对熵计算，预测目标物运动位置的先验概率分布与后验概率分布的相对熵及所有相对熵的期望值作为目标函数；

S5：利用贝叶斯定理对目标函数中的未知量进行转化得到转化后的目标函数；

S6：比较转化后的目标函数大小得到首个优化点位并通过顺序启发式阵列优化算法依次计算得到阵列布局优化位置坐标点；

S7：通过计算各个布置的斯皮尔曼等级相关性系数，对传感器阵列分布个数进行优化确定得到最佳传感器个数，从而完成水下航行器侧线探测传感器位置布局优化。

进一步的，流场环境包括目标物位置、运动参数和流场区域参数。

进一步的，通过建立流场模型、确定计算域、划分计算网格、设置求解参数、迭代计算与后处理，对该流场环境下水下航行器物理模型的仿真，得到不同压力观测点si对每一个位置偶极子rs振荡所产生的水流环境的压力监测曲线，获得每个传感器初始布局点S对每一个目标物位置rs的压力值作为阵列优化算法的理论计算值F(r_s；s)，生成理论压力数据集。

进一步的，预测误差ε(s)为真实测量值y与理论测量值F(r_s；s)之间的差，即：

y＝F(r_s；s)+ε(s) (3)。

进一步的，通过计算每个布局下的效用函数值确定优化后的传感器分布方式：