李 松, 余 濤, 孫彥景, 張曉光, 任青妍
(中國礦業(yè)大學(xué)信息與控制工程學(xué)院,江蘇 徐州 221116)
自主式水下航行器(AUV)廣泛用于水下資源勘探、環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域,在AUV 完成任務(wù)或者能源不足時,需要回到水下平臺完成對接回收。對接過程中,精確、穩(wěn)定、實時的姿態(tài)估計,對AUV 自主行進、設(shè)備協(xié)同工作具有重要意義[1-3]。
現(xiàn)有水下AUV姿態(tài)估計方法包括慣性導(dǎo)航系統(tǒng)和基于聲學(xué)、光學(xué)的姿態(tài)估計。慣性傳感器的慣性誤差會隨著時間的推移而不斷累積[4-5]。在水下環(huán)境中,水流擾動導(dǎo)致的載體震動,熱噪聲和電磁干擾等因素均會導(dǎo)致慣性導(dǎo)航系統(tǒng)MEMS 器件的隨機漂移,性能隨著時間的推移而不斷惡化,降低了姿態(tài)估計精度。文獻[6]中基于聲學(xué)定位策略,在水下平臺部署多個水聽器,通過測量來自AUV 聲信號的時間差,利用貝葉斯反演算法,得到AUV 的3D 位置信息。文獻[7]中利用水下光學(xué)引導(dǎo)技術(shù),在水下平臺放置引導(dǎo)光源陣列,AUV底部安裝視覺檢測傳感器,完成對AUV 的姿態(tài)獲取與調(diào)整。但是,在水下多徑環(huán)境中,信道復(fù)雜,伴隨著多普勒效應(yīng),光的折射、散射等影響,基于聲學(xué)、光學(xué)技術(shù)的水下姿態(tài)估計方法導(dǎo)致較大的誤差。
磁感應(yīng)通信技術(shù)利用線圈間的耦合磁場傳輸信息,在水下/地下等復(fù)雜環(huán)境中擁有很大的優(yōu)勢[8-12]。磁場比電磁波能更有效地穿透水下介質(zhì),同時磁感應(yīng)信號在介質(zhì)中的傳播速度約等于光速,時延低;水的磁導(dǎo)率與空氣的磁導(dǎo)率幾乎相同,磁場沒有多徑效應(yīng),因此水下的磁感應(yīng)信道穩(wěn)定,沒有多徑衰落問題。此外,磁感應(yīng)通信技術(shù)的線圈實施成本低,有利于基于磁感應(yīng)通信的水下傳感節(jié)點的大規(guī)模生產(chǎn)和部署。
本文基于基于磁感應(yīng)通信的原理,設(shè)計了水下AUV姿態(tài)估計實驗。使用三向線圈作為接收線圈,根據(jù)接收線圈上耦合到的感應(yīng)電壓值,分析推導(dǎo)了線圈感應(yīng)電壓值與姿態(tài)角的數(shù)學(xué)模型,利用壓縮感知解算出姿態(tài)角,通過仿真對姿態(tài)數(shù)學(xué)模型進行驗證,同時分析了不同發(fā)送線圈個數(shù)對姿態(tài)估計誤差的影響。
磁感應(yīng)通信模型如圖1 所示,在發(fā)送端和接收端使用環(huán)形線圈作為天線,發(fā)送線圈和接收線圈的半徑分別為at,ar,線圈之間的距離為r。
圖1 無線磁感應(yīng)通信模型示意圖
在磁感應(yīng)通信系統(tǒng)中,通過線圈之間的磁場耦合進行信號的傳輸。發(fā)送線圈中加載的信號為交變電流,即I=Imsin ωt,其中ω=2πf,f為發(fā)送信號的頻率。這個電流在發(fā)送線圈周圍產(chǎn)生時變的磁場,處于磁場中的接收線圈會產(chǎn)生感應(yīng)電動勢,由此通過感應(yīng)電動勢的變化,完成信號的調(diào)制解調(diào)。
磁感應(yīng)通信的傳輸模型如圖2(a)所示,M是發(fā)送線圈和接收線圈之間的互感;Um是接收端的感應(yīng)電動勢;Lt和Lr分別是發(fā)送線圈和接收線圈的自感;Rt和Rr分別是發(fā)送線圈和接收線圈的電阻,根據(jù)圖2(b)電路模型,Zrt是接收線圈對發(fā)送線圈的反射阻抗;Ztr是發(fā)送線圈對接收線圈的反射阻抗,ZL是接收線圈的負載,則根據(jù)斯托克斯定理[13],線圈之間的互感為
圖2 磁感應(yīng)通信電路模型
式中,J為線圈的方向因數(shù)。假設(shè)二維平面內(nèi),發(fā)送線圈和接收線圈法向量與軸線的夾角分別θt,θr,則方向因數(shù)J可表示為
根據(jù)式(5)~(7),可知接收線圈的感應(yīng)電動勢Um與線圈的方向角度有關(guān),通過建立相應(yīng)的電壓與角度的關(guān)系模型可以估計出姿態(tài)角。
本文討論的AUV 姿態(tài)估計方法的工作場景如圖3 所示,水下回收平臺用于對AUV實施對接。在平臺上部署k個單向磁感應(yīng)發(fā)送線圈,在AUV中部署三向磁感應(yīng)接收線圈。
圖3 AUV姿態(tài)估計場景圖
為了表示姿態(tài)角信息,需要定義兩個坐標系,平臺坐標系和載體坐標系。平臺坐標系為與平臺臺體固連的右手直角坐標系,本文以水下對接平臺的中心為原點,兩個坐標軸在臺體平面內(nèi),另一個坐標軸垂直于該平面。
載體坐標系是與AUV固連的坐標系,原點選擇在載體的質(zhì)心上,本文即為AUV中三向磁感應(yīng)線圈的位置,Ox軸為載體的縱向?qū)ΨQ軸,指向載體前方為正;Oy軸在載體的橫向?qū)ΨQ軸,指向右方為正,與Ox軸正交;Oz軸通過質(zhì)心位置,正指向以右手定則確定。如圖4 所示,對于本文使用的三向磁感應(yīng)線圈,其由3 個獨立的磁感應(yīng)線圈構(gòu)成,線圈中心為原點,與xOy坐標軸平面重合的線圈記為S1,與xOz坐標軸平面重合的線圈記為S2,與yOz坐標軸平面重合的線圈記為S3,即3 個獨立線圈兩兩正交,構(gòu)成三向磁感應(yīng)線圈。設(shè)AUV的航偏角為α,俯仰角為θ,橫滾角為φ,通過與平臺坐標系結(jié)合在一起,就可以表示AUV的姿態(tài)(α,θ,φ)。
圖4 載體坐標系
圖5 AUV姿態(tài)估計模型
AUV姿態(tài)估計模型如圖5 所示,發(fā)送線圈半徑為at,匝數(shù)為Nt,以N×M的陣列等間距分布(k=N×M),接收線圈半徑為ar,匝數(shù)Nr,與平臺中心的距離為d。本文已知發(fā)送線圈、接收線圈相對于平臺坐標系的坐標位置,依次對發(fā)送線圈給予激勵電流。由于不是同時發(fā)送信號,所以發(fā)送線圈之間不會產(chǎn)生干擾。在接收端,三向接收線圈每次接收都會耦合出3個感應(yīng)電動勢,通過電壓傳感器獲得線圈的感應(yīng)電壓,便可根據(jù)電壓姿態(tài)角模型解算出AUV的姿態(tài)。
如圖6 所示,單個發(fā)送線圈工作時,以發(fā)送線圈中心為原點,線圈與x′O′y′平面重合建立相對坐標系分析,已知三向線圈中心點P的相對坐標(x,y,z)。
圖6 電壓角度模型
根據(jù)電磁場理論[14],當向發(fā)送線圈添加激勵電流I=I0·e-2jπft時,在空間中已知坐標點P處產(chǎn)生的磁感應(yīng)強度為
式中:ex,ey,ez分別為3 個坐標軸的單位向量;St是發(fā)送線圈的面積
發(fā)送線圈產(chǎn)生的磁場穿過以P點為中心的接收線圈的磁通量為
式中:n為接收線圈的法向量;Sr是接收線圈的面積,
由法拉第電磁感應(yīng)定律可得,接收線圈的感應(yīng)電動勢為
在三向接收線圈中,需要分別表示出3 個線圈的法向量,法向量與姿態(tài)參數(shù)α,θ,φ有關(guān)。因為平臺坐標系與載體坐標系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系由載體的姿態(tài)參數(shù)α、θ、φ決定兩者的轉(zhuǎn)移矩陣,所以姿態(tài)轉(zhuǎn)換矩陣可以由如下公式給出[15]:
根據(jù)式(11),定義接收線圈S1、S2、S3的法向量分別為n1、n2和n3。則對于S1接收線圈,根據(jù)式(10),其感應(yīng)電動勢為
同理可得S2、S3接收線圈感應(yīng)電動勢U′S1、U′S2。
在姿態(tài)估計過程中,當?shù)趉個發(fā)送線圈激勵時,三向接收線圈上的感應(yīng)電動勢記為矩陣形式Uk,即
根據(jù)式(13),多次激勵獲得三向接收線圈上感應(yīng)電動勢的矩陣為
從式(14)可以看出,電壓與姿態(tài)角相關(guān),由此建立了電壓與姿態(tài)角的數(shù)學(xué)模型。通過解算式(14)可以得到姿態(tài)角。
本節(jié)提出基于壓縮感知的姿態(tài)角解算方法,對式(14)進行解算。假設(shè)一個一維離散信號x=[x1,x2,…,xN]T,N個N維的基向量{ψi}N i=1構(gòu)成一個維的稀疏表示矩陣ψ,如果信號x可以被表示為
其中δ是僅含有K個非零值的向量,則稱信號x是稀疏的,然后用一個滿足一定條件的測量矩陣對信號進行感知就可以得到x的觀測信號
式中,y是M×1 維的觀測向量。E. Candes 等證明了如果傳感矩陣A 滿足任意2K列都線性無關(guān),則可以通過以下方程恢復(fù)θ:
式(17)是一個NP-hard 的非凸優(yōu)化問題,通過壓縮感知數(shù)據(jù)恢復(fù)算法恢復(fù)出δ 后,可以根據(jù)式(15)進一步得到目標信號x。
根據(jù)式(16)的形式,將式(14)寫為如下形式:
式中:x=[0,0,…,1,…,0]T,是一個稀疏向量;
矩陣Θ為一個過完備字典,Ψ是與α,β,γ有關(guān)的矩陣,α∈(-90°,90°),β∈(-90°,90°),γ∈(-90°,90°)。對空間中的角度進行等間隔采樣,ξ1為空間角度采樣間隔,即取:
通過查找電壓值對應(yīng)的姿態(tài)信息,利用正交匹配追蹤算法解算出稀疏向量x 中非零元素的位置,得到其中非零項對應(yīng)的(α0,β0,γ0)的值;再以ξ2度為間隔,則有
與上述過程同理,再恢復(fù)出x 即得到其中非零項對應(yīng)的(α,β,γ)的精確估計值,即(α^,β^,γ^)。
基于壓縮感知的姿態(tài)估計算法詳細步驟表述如下:首先依據(jù)電壓角度模型矩陣Utotal,寫出過完備字典矩陣Θ;以ξ1間隔分解空間中的角度;利用OMP算法求解稀疏向量x;得到初步姿態(tài)角(α0,β0,γ0);間隔ξ2分解空間中的角度,重復(fù)利用OMP算法求解稀疏向量x;直至算法收斂得到精確的姿態(tài)角(α^,β^,γ^)。
根據(jù)上述分析,利用MATLAB 軟件對姿態(tài)估計方法進行仿真,利用計算機隨機生成一組姿態(tài)角信息,噪聲為高斯噪聲,分析了信噪比與姿態(tài)估計精度的關(guān)系,研究不同發(fā)送線圈數(shù)量對姿態(tài)估計精度的影響。
在河道、湖泊淡水環(huán)境中,對接姿態(tài)調(diào)整階段距離較近,取d=5 m,分別給定平臺上的發(fā)送線圈個數(shù)k為6 和9,通過5 000 次蒙特卡洛仿真實驗,得到在AUV距離平臺中心5 m時,信噪比(SNR)為0 ~20 dB時的姿態(tài)角均方根誤差(RMSE)分布曲線圖,如圖7所示。
圖7 姿態(tài)角誤差分布曲線圖
由圖7 可知,在信噪比為0 dB 時,有6 個發(fā)送線圈情況下,姿態(tài)角均方根誤差精度約為1.8°,有9 個發(fā)送線圈情況下,姿態(tài)角均方根誤差精度約為1.2°。在信噪比為10 dB時,有6 個發(fā)送線圈情況下,姿態(tài)角均方根誤差精度約為0.6°,有9 個發(fā)送線圈情況下,姿態(tài)角均方根誤差精度約為0.4°。在信噪比為20 dB時,兩種不同數(shù)目發(fā)送線圈情況下,姿態(tài)角均方根誤差精度均約為0.2°。即當距離一定時,姿態(tài)角的誤差隨著信噪比的增大呈減小趨勢,在低信噪比條件下,可以通過增加發(fā)送線圈個數(shù)來減小誤差,當信噪比較大時,不同發(fā)送線圈個數(shù)對姿態(tài)角誤差影響變小。
為了進一步驗證所提出的基于磁感應(yīng)通信的AUV姿態(tài)估計方法的可行性,利用通用軟件無線電外設(shè)(USRP)以及三向線圈搭建實驗平臺,如圖8 所示。
圖8 硬件實驗平臺
本次實驗所使用的三向球形線圈直徑為15 cm,線圈匝數(shù)為50 匝,兩個球形線圈之間的距離為50 cm。在實驗中,固定接收線圈的姿態(tài)角為(45°,45°,45°),通過對接收線圈電壓數(shù)據(jù)的計算,輸出實驗測量姿態(tài)角數(shù)值。通過10 次實驗測試,所得數(shù)據(jù)如表1所示。
表1 實驗測試數(shù)據(jù) (°)
由表1 可以看到,對于單次的實驗數(shù)據(jù),姿態(tài)角(α,β,γ)存在幾個方向的角度偏差過大的問題,最大誤差達到14°。通過多次測量數(shù)據(jù),取均值,姿態(tài)角的平均誤差在5° ~8°之間,由此表明提出的目標姿態(tài)估計方法具有可行性,實驗中可通過多次測量以提高姿態(tài)估計誤差精度。
本文利用磁感應(yīng)通信原理,研究了接收線圈感應(yīng)電壓與AUV姿態(tài)角的關(guān)系,推導(dǎo)了電壓與姿態(tài)角數(shù)學(xué)模型,通過壓縮感知恢復(fù)出姿態(tài)角。理論分析和仿真結(jié)果表明:①當發(fā)送端線圈數(shù)目一定時,隨著信噪比增大,姿態(tài)角的均方根誤差減?。虎谠黾影l(fā)送線圈數(shù)目,在低信噪比時可以增加姿態(tài)角估計精度,但是隨著信噪比的增加,大約在10 dB以上時,增加線圈數(shù)目不能帶來很大的估計精度提升。通過三向球形線圈完成了目標姿態(tài)估計的實驗測試,測試結(jié)果表明,提出的目標姿態(tài)估計方法具有可行性,實驗中多次測量可提高姿態(tài)估計誤差精度。