被动声呐浮标布阵方法和装置

1.本发明属于声呐探测布阵技术领域，涉及一种被动声呐浮标布阵方法和装置。


背景技术：

2.声呐浮标布阵是一种用于声纳系统的传感器布置方法，用于检测和定位水下目标。声呐浮标布阵的目的是通过合理的传感器位置安排，提高声纳系统的探测性能和目标定位精度。目前，传统的声呐浮标布阵优化方法主要有：声呐浮标密度优化：通过数学建模和优化算法，确定最佳的声呐浮标密度和位置，以最大程度地覆盖监测区域并提高目标探测和定位性能。这种方法可以基于目标分布、传感器特性和性能指标进行优化。传感器布局优化：通过优化传感器的相对位置和方向，以最小化重叠区域和死角，提高声纳系统的覆盖范围和探测效率。这可以通过使用遗传算法、粒子群算法等优化算法来实现。自适应布阵：利用传感器之间的相互通信和协作，实现自适应的声呐浮标布阵。传感器可以通过实时交换信息来调整位置和参数，以适应目标的动态变化和环境条件的变化。这种方法可以提高系统的灵活性和自适应性能。多传感器融合：结合多个声呐浮标和其他传感器(如水下摄像机、磁力计等)，利用传感器融合算法来提高目标的探测和定位精度。多传感器融合可以通过卡尔曼滤波、粒子滤波等技术来实现。然而，传统的声呐浮标布阵优化方法仍存在着布阵效能不高的技术问题。


技术实现要素：

3.针对上述传统方法中存在的问题，本发明提出了一种被动声呐浮标布阵方法以及一种被动声呐浮标布阵装置，能够大幅提高声呐浮标布阵效能。
4.为了实现上述目的，本发明实施例采用以下技术方案：
5.一方面，提供一种被动声呐浮标布阵方法，包括：
6.构建目标在关注海区的运动航路集合；运动航路集合用于模拟目标在关注海区的可能航行路径；
7.构建目标在关注海区的运动深度分布；运动深度分布用于模拟目标在关注海区的可能航行深度；
8.根据运动航路集合和运动深度分布，在可能航行路径上构建声呐浮标阵列布放区域及布放深度；
9.对声呐浮标阵列布放区域进行网格划分并调用声呐性能预报算法，计算声呐浮标阵列布放区域各网格点处布放的声呐浮标的性能数据；
10.根据运动航路集合和声呐浮标的性能数据，构建声呐浮标阵列对目标的探测效能模型；
11.获取关注海区中声呐浮标阵列的约束参数，通过数值优化算法计算探测效能模型，得到在约束参数下的声呐浮标阵列布放区域内最优的声呐浮标阵列布放参数；
12.根据声呐浮标阵列布放参数在声呐浮标阵列布放区域内布放声呐浮标。
13.另一方面，还提供一种被动声呐浮标布阵装置，包括：
14.航路构建模块，用于构建目标在关注海区的运动航路集合；运动航路集合用于模拟目标在关注海区的可能航行路径；
15.运动构建模块，用于构建目标在关注海区的运动深度分布；运动深度分布用于模拟目标在关注海区的可能航行深度；
16.区域构建模块，用于根据运动航路集合和运动深度分布，在可能航行路径上构建声呐浮标阵列布放区域及布放深度；
17.性能计算模块，用于对声呐浮标阵列布放区域进行网格划分并调用声呐性能预报算法，计算声呐浮标阵列布放区域各网格点处布放的声呐浮标的性能数据；
18.模型构建模块，用于根据运动航路集合和声呐浮标的性能数据，构建声呐浮标阵列对目标的探测效能模型；
19.优化计算模块，用于获取关注海区中声呐浮标阵列的约束参数，通过数值优化算法计算探测效能模型，得到在约束参数下的声呐浮标阵列布放区域内最优的声呐浮标阵列布放参数；
20.浮标布放模块，用于根据声呐浮标阵列布放参数在声呐浮标阵列布放区域内布放声呐浮标。
21.上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点和有益效果：
22.上述被动声呐浮标布阵方法和装置，通过针对关注海区上的目标探测需求，基于声呐性能预报，通过构建目标在关注海区的运动航路集合，设置目标的运动深度分布，在可能航行路径上构建声呐浮标阵列布放区域及布放深度，然后对声呐浮标阵列布放区域进行网格划分并计算声呐浮标阵列布放区域各网格点处布放的声呐浮标的性能数据，进而构建声呐浮标阵列对目标的探测效能模型，以对目标运动的探测效能进行评估计算。再获取关注海区中声呐浮标阵列的约束参数，通过数值优化算法计算得到在约束参数下的声呐浮标阵列布放区域内最优的声呐浮标阵列布放参数，最后根据声呐浮标阵列布放参数在声呐浮标阵列布放区域内完成声呐浮标布阵。
23.相比于传统方法，设计了全新的布阵方案，方案通过构建目标运动航路集，设置目标运动深度分布，以及设置相应的声纳浮标布放阵列参数，对目标运动的探测效能进行评估。为获取相对较优的声纳浮标布阵位置，以阵列对目标的探测效能作为适应度函数，采用数值优化算法获取约束条件下声纳浮标的最优布阵参数，大幅提高了声呐浮标布阵效能。
附图说明
24.为了更清楚地说明本技术实施例或传统技术中的技术方案，下面将对实施例或传统技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
25.图1为一个实施例中被动声呐浮标布阵方法的流程示意图；
26.图2为一个实施例中目标运动深度分布的构建流程示意图；
27.图3为一个实施例中目标阵的理论探测概率计算流程示意图；
28.图4为一个实施例中声呐浮标阵对航路集的探测概率计算流程示意图；
29.图5为一个实施例中探测概率优化计算流程示意图；
30.图6为一个实施例中被动声呐浮标布阵装置的模块结构框图。
具体实施方式
31.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
32.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本技术的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。在本技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本技术。
33.需要说明的是，在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置展示该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。
34.本领域技术人员可以理解，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
35.下面将结合本发明实施例图中的附图，对本发明实施方式进行详细说明。
36.请参阅图1，在一个实施例中，提供了一种被动声呐浮标布阵方法，包括如下处理步骤s1至s7：
37.s1，构建目标在关注海区的运动航路集合；运动航路集合用于模拟目标在关注海区的可能航行路径，目标可以是关注海区(当前需要监测的大海区域)内需要探测、跟踪或警戒的各类水面/水下航行器，其在该关注海区内的所有可能航行路径组成了该运动航路集合。
38.s2，构建目标在关注海区的运动深度分布；运动深度分布用于模拟目标在关注海区的可能航行深度，目标在该关注海区内的所有可能运动深度组成了该运动深度分布(数据)。
39.s3，根据运动航路集合和运动深度分布，在可能航行路径上构建声呐浮标阵列布放区域及布放深度。
40.s4，对声呐浮标阵列布放区域进行网格划分并调用声呐性能预报算法，计算声呐浮标阵列布放区域各网格点处布放的声呐浮标的性能数据。
41.s5，根据运动航路集合和声呐浮标的性能数据，构建声呐浮标阵列对目标的探测效能模型。
42.s6，获取关注海区中声呐浮标阵列的约束参数，通过数值优化算法计算探测效能模型，得到在约束参数下的声呐浮标阵列布放区域内最优的声呐浮标阵列布放参数。
43.s7，根据声呐浮标阵列布放参数在声呐浮标阵列布放区域内布放声呐浮标。
44.上述被动声呐浮标布阵方法，通过针对关注海区上的目标探测需求，基于声呐性能预报，通过构建目标在关注海区的运动航路集合，设置目标的运动深度分布，在可能航行路径上构建声呐浮标阵列布放区域及布放深度，然后对声呐浮标阵列布放区域进行网格划分并计算声呐浮标阵列布放区域各网格点处布放的声呐浮标的性能数据，进而构建声呐浮
标阵列对目标的探测效能模型，以对目标运动的探测效能进行评估计算。再获取关注海区中声呐浮标阵列的约束参数，通过数值优化算法计算得到在约束参数下的声呐浮标阵列布放区域内最优的声呐浮标阵列布放参数，最后根据声呐浮标阵列布放参数在声呐浮标阵列布放区域内完成声呐浮标布阵。
45.相比于传统方法，设计了全新的布阵方案，方案通过构建目标运动航路集，设置目标运动深度分布，以及设置相应的声纳浮标布放阵列参数，对目标运动的探测效能进行评估。为获取相对较优的声纳浮标布阵位置，以阵列对目标的探测效能作为适应度函数，采用数值优化算法获取约束条件下声纳浮标的最优布阵参数，大幅提高了声呐浮标布阵效能。
46.在一个实施例中，进一步的，关于上述的步骤s1，具体可以包括如下处理：
47.s11，获取关注海区中目标的可能存在区域，在关注海区对应的电子地图中构建目标的起始运动区域。可以理解，根据目标可能存在区域，在电子地图中构建目标起始运动区域，构建目标的起始运动区域的方式例如可以包括基于网格的区域选择方式或基于自定义区域选择方式，用于实现高效且灵活的区域构建处理。
48.其中，基于网格的区域选择方式可以如下所示：
49.通过设置运动区域中心点的经纬度、区域长、宽及旋转角度来构建出网格区域，然后根据实际应用场景系相应设定的探测任务区域计算相关区域属性，如包括区域顶点经纬度、区域外接矩形、区域重心和区域面积等，可确定目标的起始运动区域位置、区域大小和形状等。
50.而基于自定义区域选择方式可以如下所示：
51.通过在电子地图上自定义设置多边形顶点经纬度位置来构建自定义的目标起始运动区域，然后根据实际应用场景系相应设定的探测任务区域计算相关区域属性，如包括区域顶点经纬度、区域外接矩形、区域重心和区域面积等，可确定目标的起始运动区域位置、区域大小和形状等。在构建了目标的起始运动区域后，根据目标可能执行的任务来设置目标运动类型。
52.s121，若根据目标的可能执行任务判断到目标的任务区域确定，则根据目标的任务区域，在电子地图中构建目标的终止运动区域。
53.s131，根据起始运动区域和终止运动区域，采用蒙特卡洛随机法生成运动航路集合。
54.可以理解，如果目标的可能执行任务对应的任务区域是确定的，那么就可以直接根据该任务区域，利用前述步骤s11在电子地图中同理构建目标的终止运动区域，然后根据设定的目标运动区域，如上述的起始运动区域和终止运动区域，采用蒙特卡洛随机法生成航路集合。
55.进一步的，关于上述的步骤s131中，采用蒙特卡洛随机法生成运动航路集合的过程，具体可以包括如下处理：
56.1311，在起始运动区域内随机生成目标的一个坐标点作为起始航路点；
57.1312，在目标的任务区域内随机生成一个坐标点作为终止航路点并计算目标的运动航向；
58.返回步骤1311，重复步骤1311至1312，直到获得设定数量的航线数，生成运动航路集合。
59.可以理解，在起始运动区域内随机生成一个坐标点作为起始航路点，如目标任务区域确定，则在目标可能任务区域内随机生成一个坐标点作为终止航路点，并计算目标运动航向，根据目标运动航向及目标的可能执行任务对应的运动速度及运动时间，计算目标实际运动航路，如此重复步骤1311至1312，直到获得设定数量的航线数，生成运动航路集合。设定数量可以跟应用海域的实际探测需要进行设置，只要能够用于满足所需探测准确度和探测时间要求即可。
60.在一个实施例中，关于上述的步骤s1，具体还可以包括如下处理：
61.s122，若根据目标的可能执行任务判断到目标的任务区域不确定，则设置目标的目标运动参数；目标运动参数包括运动速度分布、运动航向分布、运动时间及目标数量；
62.132，根据起始运动区域和目标运动参数，采用蒙特卡洛随机法生成运动航路集合。
63.可以理解，如果目标的可能执行任务对应的任务区域是不确定的，那么就可以直接设置目标运动参数，如运动速度分布、运动航向分布、运动时间及数量，然后根据设定的目标运动参数，基于上述的起始运动区域采用蒙特卡洛随机法生成航路集合，从而实现在任务区域不确定时的航路生成。
64.在一个实施例中，关于上述的步骤s132中，采用蒙特卡洛随机法生成运动航路集合的过程，具体可以包括如下处理：
65.s1321，在起始运动区域内随机生成目标的一个坐标点作为起始航路点；
66.s1322，根据运动速度分布、运动航向分布及运动时间，计算目标的实际运动航路；
67.返回步骤s1321，重复步骤1321至1322，直到获得设定数量的航线数，生成运动航路集合。
68.可以理解，在起始运动区域内随机生成目标的一个坐标点作为起始航路点，然后根据目标的运动航向分布、运动速度分布及运动时间，计算该目标的实际运动航路，重复步骤1321至1322，直到获得设定数量的航线数，生成运动航路集合。
69.在一个实施例中，如图2所示，关于上述的步骤s2，具体可以包括如下处理：
70.s21，根据目标的可能航行深度，设置目标的多项航行深度及相应百分比；
71.s22，根据多项航行深度及相应百分比，按百分比对多项航行深度进行归一化；
72.s23，计算归一化后的多项航行深度的深度分布期望值并作为目标的目标航行深度，得到构建的运动深度分布。
73.可以理解，可能航行深度可以根据相似目标的历史航行数据或者现场探测估计给出，从而为目标设定多项航行深度及其百分比，然后按百分比进行归一化其深度分布，最后计算深度分布期望值作为目标航行深度，如此同理构建出目标的运动深度分布，简便且高效。
74.在一个实施例中，如图3所示，关于上述的步骤s3，具体可以包括如下处理：
75.s31，根据运动航路集合及目标的可能执行任务，在电子地图中的可能航行路径上构建声呐浮标阵列布放区域；
76.s32，根据目标的可能执行任务，将目标的阵列布放类型设为目标阵，并设置目标阵的阵列参数及布放深度；目标阵为覆盖阵、拦截阵或包围阵；
77.s33，根据阵列参数及声呐浮标阵列布放区域，计算目标阵中各声纳浮标的布放坐
标；
78.s34，计算目标阵对目标的理论探测概率。
79.可以理解，根据目标可能的运动航路集合及目标的可能执行任务，采用上述步骤s11在电子地图上构建出声呐浮标阵列的布放区域，根据目标的可能执行任务，设置声呐浮标阵列的布放类型为覆盖阵、拦截阵或包围阵，并设置所选阵列的阵列参数及布放深度。阵列参数例如可以是布阵中心经纬度、布阵方向、浮标理论探测距离和布放深度等，其中，覆盖阵还可以包括布阵间距和布阵行列数量等阵列参数；拦截阵还可以包括阵列模式(m/n)、阵列间距和m/n阵数量等阵列参数，其中，m和n分别表示密阵和疏阵；包围阵还可以包括浮标段数、布阵延误时间、最后接触位置均方差、布阵投放位置均方差和飞机布阵速度等阵列参数。基于设置的阵列参数及布放区域，计算所选阵列中各声呐浮标的布放坐标，最后计算所设阵列对目标的理论探测概率，完成该部分的布放区域及深度构建。
80.进一步的，目标阵为覆盖阵，则关于上述的步骤s34，具体可以包括如下处理：
81.s341，根据目标的航行速度以及声呐浮标的声呐参数，计算覆盖阵中声呐浮标的有效搜索面积；声呐参数包括有效探测距离、值班工作时间和剩余存活时间；
82.s342，根据有效搜索面积、声呐浮标的接触概率、声呐浮标入水后可靠工作的概率和巡逻飞行器对覆盖阵的监听时间，计算得到覆盖阵对目标的理论探测概率。
83.具体的，当所选阵列为覆盖阵列时，其对目标的理论探测概率的计算实现可以如下：声纳浮标的有效探测距离为dc，声呐浮标的值班工作时间为tc，处于值班状态的声呐浮标fz(k,i)的剩余存活时间为ti(0≤ti≤tc)，目标航行速度vq，根据相对运动原理，浮标阵中第i枚浮标的有效搜索面积si为：
84.si＝πd
c2
+2dcvqtiꢀꢀꢀ
(1)
85.任意一枚浮标的接触概率相同均为p
jc
，浮标入水后可靠工作的概率为pk，巡逻器对浮标阵fz(n)的监听时间为t
jt
(t
jt
≤ti)，则在面积为s的搜索区内发现目标的概率为：
[0086][0087]
如此，可以高效且准确地计算出覆盖阵对目标的理论探测概率。
[0088]
进一步的，目标阵为拦截阵，则关于上述的步骤s34，具体可以包括如下处理：
[0089]
s343，根据声呐浮标的有效探测距离和接触概率，以及声呐浮标入水后可靠工作的概率，计算拦截阵的单列阵发现目标的概率；
[0090]
s344，根据单列阵发现目标的概率，计算得到各单列阵组成的拦截阵对目标的理论探测概率。
[0091]
具体的，当所选阵列为拦截阵时，其对目标的理论探测概率的计算实现可以如下：对于拦截阵的单列阵fz(l1)，其发现目标概率p
l
为：
[0092][0093]
式(3)中，k∈[1,2]，δd
x
表示单列阵布放间距，p
jc
为浮标接触概率，pk为浮标入水后可靠工作概率。对于复列阵fz(ln)，由n道单列阵组成的复列阵(拦
截阵)发现目标的概率p(ln)为：
[0094][0095]
进一步的，目标阵为包围阵，则关于上述的步骤s34，具体可以包括如下处理：
[0096]
s345，根据声呐浮标的有效探测距离和接触概率，以及声呐浮标入水后可靠工作的概率，计算包围阵的单层包围阵发现目标的概率；
[0097]
s346，根据单层包围阵发现目标的概率，计算得到各单层包围阵组成的包围阵对目标的理论探测概率。
[0098]
具体的，当所选阵列为包围阵时，其对目标的理论探测概率的计算实现可以如下：对于单层包围发现目标概率p
l
为：
[0099][0100]
式(5)中，k∈[1,2]，对多层包围阵中每层具有相同的结构(浮标间距均为kdc)，则nb层包围阵发现目标概率为：
[0101][0102]
在一个实施例中，关于上述的步骤s4，具体可以包括如下处理：
[0103]
s41，根据声呐浮标阵列布放区域，获取区域最小外接矩形；
[0104]
s42，根据设定的网格间距，获取区域最小外接矩形的各网格点坐标；
[0105]
s43，根据声纳参数、环境参数、计算参数、布放深度及航行深度，调用声纳性能预报算法计算各网格点对当前运动航路集合的探测效能并保存探测概率数据。
[0106]
具体的，基于声纳浮标阵列布放区域，可以直接从电子地图上获取该区域最小外接矩形，然后根据网格间距，读取或自动识别读出该区域最小外接矩形中各网格点坐标；最后，根据声纳浮标的既有声呐参数、环境参数、计算参数、阵列的布放深度及目标的航行深度等参数信息，调用既有的声纳性能预报算法模型计算输出各网格点对当前目标的运动航路集合的探测效能，并将其中的探测概率数据保存备用。声呐参数包括信号检测方式、中心频率、积分时间、平均次数、检测阈和接收指向性等，环境参数包括声速、地形、底质、风速和航运密度等，计算参数包括传播模型、噪声模型、地声模型和时空频等。
[0107]
在一个实施例中，如图4所示，关于上述的步骤s5，具体可以包括如下处理：
[0108]
s51，从运动航路集合中，获取一条航路数据并以设定时间间隔将航路划分成多个子航路节点；也即从目标的运动航路集合中，获取一条航路数据ln，以时间间隔δt对该航路ln进行划分，划分成n个子航路节点。
[0109]
s52，从声纳浮标阵列中，获取一个声纳浮标的坐标位置，根据探测概率数据采用双线性插值计算声纳浮标的坐标位置的探测效能；也即从声纳浮标阵列中，获取一个声纳浮标sn坐标位置p，基于上述步骤s43的网格化探测概率数据采用双线性插值计算当前坐标p的探测效能。
[0110]
s53，根据声纳浮标的坐标位置的探测效能，构建各子航路节点的探测概率表；也
即根据当前声纳浮标sn的探测效能，构建步骤s51中各子航路节点的探测概率表，具体可以如下表1所示：
[0111]
表1
[0112][0113][0114]
其中，h
qk
＝min{1-ps,s∈[q,k]}为当前声纳浮标sn在航路节点[q,k]的最大探测概率；ps为每个航路节点的探测概率。
[0115]
s54，对航路上所有子航路节点进行统计，计算声纳浮标对航路上目标的探测概率；具体的，可以采用下式对当前航路的所有子航路节点进行统计，计算当前声纳浮标sn对当前航路ln的探测概率fdk：
[0116][0117]
式(7)中：k∈[0,n]，α＝1-e-λδt
，λ为常量取0.5，δt为时间间隔。
[0118]
s55，返回步骤s52，重复步骤s52至s54，循环计算完成声纳浮标阵列中所有声纳浮标分别对航路数据对应的航路ln上目标的探测概率fdk。
[0119]
s56，根据声纳浮标阵列中所有声纳浮标分别对航路数据对应的航路上目标的探测概率，计算声纳浮标阵列对航路数据对应的航路上目标的总探测概率；具体的，根据步骤s55计算得到所有声纳浮标的探测概率fdk，采用下式计算声纳浮标阵列对当前航路ln的探测概率：
[0120]
fd＝kfd
max
+(1-k)fd
ind
ꢀꢀꢀ
(8)
[0121]
式(8)中：fd
max
＝max{fdk}为声纳浮标阵列对当前航路ln的最大探测概率，其中n为声纳浮标阵列中浮标数量，k为常量取0.55。
[0122]
s57，返回步骤s51，重复步骤s51至s56，循环计算完成声纳浮标阵列对所有航路的探测概率fd。
[0123]
s58，根据声纳浮标阵列对所有航路的探测概率，计算得到声纳浮标阵列对运动航路集合的探测概率。具体的，根据步骤s57计算得到所有对航路的探测概率fd，采用下式计算声纳浮标阵列对目标的运动航路集合的探测概率：
[0124][0125]
式(9)中：n为航路数量。
[0126]
通过上述处理步骤，实现自动化计算输出目标的运动航路集合的探测概率。
[0127]
在一个实施例中，关于上述的步骤s6中，获取关注海区中声呐浮标阵列的约束参数的过程，具体可以包括如下处理：
[0128]
s61，根据声呐浮标的阵列布放类型，设置声呐浮标阵列的约束参数；
[0129]
s62，添加声呐浮标阵列的阵列布放可用深度。
[0130]
可以理解，阵列布放类型可以是覆盖阵、拦截阵或包围阵，因此，在选定阵列布放类型后，可以设置相应的声呐浮标阵列的约束参数，如覆盖阵约束参数包括布阵类型、最大布阵方向、最大布放间距和可用布放深度等，拦截阵约束参数包括布阵类型、最大布放数量和最大布放间距等，包围阵约束参数包括最大布阵层数、最大布放数量和布放半径范围等，然后设置添加相应的阵列布放可用深度，具体可以根据声呐的可用深度结合探测需要进行设置。
[0131]
在一个实施例中，如图5所示，关于上述的步骤s6中，通过数值优化算法计算探测效能模型，得到在约束参数下的声呐浮标阵列布放区域内最优的声呐浮标阵列布放参数的过程，具体可以包括如下处理：
[0132]
s63，在声纳浮标阵列的约束参数下随机生成多组阵列参数及相应的迭代速度，并根据阵列参数计算声纳浮标阵列中各声纳浮标的布放位置；具体的，在声纳浮标阵列的约束参数下随机生成n组阵列参数及其对应的迭代速度v，并根据阵列参数计算阵列中各声纳浮标布放位置。
[0133]
s64，将声纳浮标阵列中当前的各组阵列对应的探测概率作为相应每组阵列的历史最优探测概率，从历史最优探测概率中获取最大探测概率作为全局最优探测概率；具体的，基于上述步骤s5计算出n组阵列对应的探测概率cdpn，并将当前探测概率作为每组阵列的历史最优cdp
pbest
，从cdp
pbest
中获取最大探测概率作为全局最优cdp
gbest
，其全局最优对应阵列参数为gbest。
[0134]
s65，根据全局最优探测概率对应的阵列参数按照设定更新方式对阵列参数的迭代速度进行更新；具体的，设定更新方式如下：
[0135]
根据下式对阵列参数的迭代速度进行更新：
[0136][0137]
式(10)中：和分别为第d次迭代时第i组阵列参数的值和迭代速度；为第d次迭代位置，第i组阵列具有最大探测概率时对应的阵列参数；w为速度权重，从0.9依次递减至0.4；c1和c2分别为个体学习因子和社会学习因子，均为常量；r1和r2为0-1之间随机数。每组阵列参数更新为：
[0138][0139]
s66，根据声纳浮标阵列中当前的各组阵列对应的探测概率，更新迭代位置和全局最优探测概率对应的阵列参数；具体的，基于步骤s5计算n组阵列对应的探测概率cdpn，并更新pbest和gbest。
[0140]
s67，若未达到最大迭代次数，则返回步骤s65，否则执行步骤s68；可以理解，最大迭代次数可以根据实际迭代更新需要进行设定。
[0141]
s68，若达到最大迭代次数，则将最后更新的全局最优探测概率作为输出的最优探
测概率；最优探测概率对应的阵列参数为最优的声呐浮标阵列布放参数。
[0142]
通过上述处理步骤，高效实现了声呐浮标阵列布放参数的优化输出。
[0143]
应该理解的是，虽然图1至图5流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且图1至图5的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0144]
请参阅图6，在一个实施例中，提供一种被动声呐浮标布阵装置100，包括航路构建模块11、运动构建模块12、区域构建模块13、性能计算模块14、模型构建模块15、优化计算模块16和浮标布放模块17。其中，航路构建模块11用于构建目标在关注海区的运动航路集合；运动航路集合用于模拟目标在关注海区的可能航行路径。运动构建模块12用于构建目标在关注海区的运动深度分布；运动深度分布用于模拟目标在关注海区的可能航行深度。区域构建模块13用于根据运动航路集合和运动深度分布，在可能航行路径上构建声呐浮标阵列布放区域及布放深度。性能计算模块14用于对声呐浮标阵列布放区域进行网格划分并调用声呐性能预报算法，计算声呐浮标阵列布放区域各网格点处布放的声呐浮标的性能数据。模型构建模块15用于根据运动航路集合和声呐浮标的性能数据，构建声呐浮标阵列对目标的探测效能模型。优化计算模块16用于获取关注海区中声呐浮标阵列的约束参数，通过数值优化算法计算探测效能模型，得到在约束参数下的声呐浮标阵列布放区域内最优的声呐浮标阵列布放参数。浮标布放模块17用于根据声呐浮标阵列布放参数在声呐浮标阵列布放区域内布放声呐浮标。
[0145]
上述被动声呐浮标布阵装置100，通过针对关注海区上的目标探测需求，基于声呐性能预报，通过构建目标在关注海区的运动航路集合，设置目标的运动深度分布，在可能航行路径上构建声呐浮标阵列布放区域及布放深度，然后对声呐浮标阵列布放区域进行网格划分并计算声呐浮标阵列布放区域各网格点处布放的声呐浮标的性能数据，进而构建声呐浮标阵列对目标的探测效能模型，以对目标运动的探测效能进行评估计算。再获取关注海区中声呐浮标阵列的约束参数，通过数值优化算法计算得到在约束参数下的声呐浮标阵列布放区域内最优的声呐浮标阵列布放参数，最后根据声呐浮标阵列布放参数在声呐浮标阵列布放区域内完成声呐浮标布阵。
[0146]
相比于传统方法，设计了全新的布阵方案，方案通过构建目标运动航路集，设置目标运动深度分布，以及设置相应的声纳浮标布放阵列参数，对目标运动的探测效能进行评估。为获取相对较优的声纳浮标布阵位置，以阵列对目标的探测效能作为适应度函数，采用数值优化算法获取约束条件下声纳浮标的最优布阵参数，大幅提高了声呐浮标布阵效能。
[0147]
在一个实施例中，上述被动声呐浮标布阵装置100的各模块还可以用于分别实现上述被动声呐浮标布阵方法其他实施例的相应步骤的功能。
[0148]
关于本实施例中被动声呐浮标布阵装置100的具体限定，可以参见上文中被动声呐浮标布阵方法各实施例的相应限定，在此不再赘述。上述被动声呐浮标布阵装置100中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于
或独立于具备数据处理功能的设备中，也可以软件形式存储于前述设备的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作，前述设备可以是但不限于本领域已有的各型数据计算与处理设备。
[0149]
在一个实施例中，还提供一种声呐浮标布放设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如下处理步骤：构建目标在关注海区的运动航路集合；运动航路集合用于模拟目标在关注海区的可能航行路径；构建目标在关注海区的运动深度分布；运动深度分布用于模拟目标在关注海区的可能航行深度；根据运动航路集合和运动深度分布，在可能航行路径上构建声呐浮标阵列布放区域及布放深度；对声呐浮标阵列布放区域进行网格划分并调用声呐性能预报算法，计算声呐浮标阵列布放区域各网格点处布放的声呐浮标的性能数据；根据运动航路集合和声呐浮标的性能数据，构建声呐浮标阵列对目标的探测效能模型；获取关注海区中声呐浮标阵列的约束参数，通过数值优化算法计算探测效能模型，得到在约束参数下的声呐浮标阵列布放区域内最优的声呐浮标阵列布放参数；根据声呐浮标阵列布放参数在声呐浮标阵列布放区域内布放声呐浮标。
[0150]
可以理解，上述声呐浮标布放设备除上述述及的存储器和处理器外，还包括其他本说明书未列出的软硬件组成部分，具体可以根据不同应用场景下的具体声呐浮标布放设备的型号确定，本说明书不再一一列出详述。
[0151]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还可以实现上述中被动声呐浮标布阵方法各实施例中增加的步骤或者子步骤。
[0152]
在一个实施例中，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如下处理步骤：构建目标在关注海区的运动航路集合；运动航路集合用于模拟目标在关注海区的可能航行路径；构建目标在关注海区的运动深度分布；运动深度分布用于模拟目标在关注海区的可能航行深度；根据运动航路集合和运动深度分布，在可能航行路径上构建声呐浮标阵列布放区域及布放深度；对声呐浮标阵列布放区域进行网格划分并调用声呐性能预报算法，计算声呐浮标阵列布放区域各网格点处布放的声呐浮标的性能数据；根据运动航路集合和声呐浮标的性能数据，构建声呐浮标阵列对目标的探测效能模型；获取关注海区中声呐浮标阵列的约束参数，通过数值优化算法计算探测效能模型，得到在约束参数下的声呐浮标阵列布放区域内最优的声呐浮标阵列布放参数；根据声呐浮标阵列布放参数在声呐浮标阵列布放区域内布放声呐浮标。
[0153]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时，还可以实现上述被动声呐浮标布阵方法各实施例中增加的步骤或者子步骤。
[0154]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram
(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线式动态随机存储器(rambus dram，简称rdram)以及接口动态随机存储器(drdram)等。
[0155]
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0156]
以上实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可做出若干变形和改进，都属于本技术保护范围。因此本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。

技术特征：
1.一种被动声呐浮标布阵方法，其特征在于，包括构建目标在关注海区的运动航路集合；所述运动航路集合用于模拟所述目标在所述关注海区的可能航行路径；构建所述目标在所述关注海区的运动深度分布；所述运动深度分布用于模拟所述目标在所述关注海区的可能航行深度；根据所述运动航路集合和所述运动深度分布，在所述可能航行路径上构建声呐浮标阵列布放区域及布放深度；对所述声呐浮标阵列布放区域进行网格划分并调用声呐性能预报算法，计算所述声呐浮标阵列布放区域各网格点处布放的声呐浮标的性能数据；根据所述运动航路集合和所述声呐浮标的性能数据，构建声呐浮标阵列对所述目标的探测效能模型；获取所述关注海区中声呐浮标阵列的约束参数，通过数值优化算法计算所述探测效能模型，得到在所述约束参数下的所述声呐浮标阵列布放区域内最优的声呐浮标阵列布放参数；根据所述声呐浮标阵列布放参数在所述声呐浮标阵列布放区域内布放声呐浮标。2.根据权利要求1所述的被动声呐浮标布阵方法，其特征在于，构建目标在关注海区的运动航路集合的步骤，包括：获取所述关注海区中所述目标的可能存在区域，在所述关注海区对应的电子地图中构建所述目标的起始运动区域；构建所述目标的起始运动区域的方式包括基于网格的区域选择方式或基于自定义区域选择方式；若根据所述目标的可能执行任务判断到所述目标的任务区域确定，则根据所述目标的任务区域，在所述电子地图中构建所述目标的终止运动区域；根据所述起始运动区域和所述终止运动区域，采用蒙特卡洛随机法生成所述运动航路集合。3.根据权利要求2所述的被动声呐浮标布阵方法，其特征在于，构建目标在关注海区的运动航路集合的步骤，还包括：若根据所述目标的可能执行任务判断到所述目标的任务区域不确定，则设置所述目标的目标运动参数；所述目标运动参数包括运动速度分布、运动航向分布、运动时间及目标数量；根据所述起始运动区域和所述目标运动参数，采用蒙特卡洛随机法生成所述运动航路集合。4.根据权利要求2所述的被动声呐浮标布阵方法，其特征在于，采用蒙特卡洛随机法生成所述运动航路集合的过程，包括：在所述起始运动区域内随机生成所述目标的一个坐标点作为起始航路点；在所述目标的任务区域内随机生成一个坐标点作为终止航路点并计算所述目标的运动航向；返回所述在所述起始运动区域内随机生成所述目标的一个坐标点作为起始航路点的步骤，直到获得设定数量的航线数，生成所述运动航路集合。5.根据权利要求3所述的被动声呐浮标布阵方法，其特征在于，采用蒙特卡洛随机法生
成所述运动航路集合的过程，包括：在所述起始运动区域内随机生成所述目标的一个坐标点作为起始航路点；根据所述运动速度分布、所述运动航向分布及运动时间，计算所述目标的实际运动航路；返回所述在所述起始运动区域内随机生成所述目标的一个坐标点作为起始航路点的步骤，直到获得设定数量的航线数，生成所述运动航路集合。6.根据权利要求1至5任一项所述的被动声呐浮标布阵方法，其特征在于，构建所述目标在所述关注海区的运动深度分布的步骤，包括：根据所述目标的可能航行深度，设置所述目标的多项航行深度及相应百分比；根据多项所述航行深度及相应百分比，按百分比对多项所述航行深度进行归一化；计算归一化后的多项所述航行深度的深度分布期望值并作为所述目标的目标航行深度，得到构建的所述运动深度分布。7.根据权利要求6所述的被动声呐浮标布阵方法，其特征在于，根据所述运动航路集合和所述运动深度分布，在所述可能航行路径上构建声呐浮标阵列布放区域及布放深度的步骤，包括：根据所述运动航路集合及所述目标的可能执行任务，在电子地图中的所述可能航行路径上构建所述声呐浮标阵列布放区域；根据所述目标的可能执行任务，将所述目标的阵列布放类型设为目标阵，并设置所述目标阵的阵列参数及布放深度；所述目标阵为覆盖阵、拦截阵或包围阵；根据所述阵列参数及所述声呐浮标阵列布放区域，计算所述目标阵中各声纳浮标的布放坐标；计算所述目标阵对所述目标的理论探测概率。8.根据权利要求7所述的被动声呐浮标布阵方法，其特征在于，所述目标阵为覆盖阵，计算所述目标阵对所述目标的理论探测概率的步骤，包括：根据所述目标的航行速度以及声呐浮标的声呐参数，计算所述覆盖阵中声呐浮标的有效搜索面积；所述声呐参数包括有效探测距离、值班工作时间和剩余存活时间；根据所述有效搜索面积、声呐浮标的接触概率、声呐浮标入水后可靠工作的概率和巡逻飞行器对所述覆盖阵的监听时间，计算得到所述覆盖阵对所述目标的理论探测概率。9.根据权利要求7所述的被动声呐浮标布阵方法，其特征在于，所述目标阵为拦截阵，计算所述目标阵对所述目标的理论探测概率的步骤，包括：根据声呐浮标的有效探测距离和接触概率，以及声呐浮标入水后可靠工作的概率，计算所述拦截阵的单列阵发现所述目标的概率；根据所述单列阵发现所述目标的概率，计算得到各所述单列阵组成的所述拦截阵对所述目标的理论探测概率。10.根据权利要求7所述的被动声呐浮标布阵方法，其特征在于，所述目标阵为包围阵，计算所述目标阵对所述目标的理论探测概率的步骤，包括：根据声呐浮标的有效探测距离和接触概率，以及声呐浮标入水后可靠工作的概率，计算所述包围阵的单层包围阵发现所述目标的概率；根据所述单层包围阵发现所述目标的概率，计算得到各所述单层包围阵组成的所述包
围阵对所述目标的理论探测概率。11.根据权利要求6所述的被动声呐浮标布阵方法，其特征在于，对所述声呐浮标阵列布放区域进行网格划分并调用声呐性能预报算法，计算所述声呐浮标阵列布放区域各网格点处布放的声呐浮标的性能数据的步骤，包括：根据所述声呐浮标阵列布放区域，获取区域最小外接矩形；根据设定的网格间距，获取所述区域最小外接矩形的各网格点坐标；根据声纳参数、环境参数、计算参数、布放深度及航行深度，调用声纳性能预报算法计算各网格点对当前所述运动航路集合的探测效能并保存探测概率数据。12.根据权利要求11所述的被动声呐浮标布阵方法，其特征在于，根据所述运动航路集合和所述声呐浮标的性能数据，构建声呐浮标阵列对所述目标的探测效能模型的步骤，包括：从所述运动航路集合中，获取一条航路数据并以设定时间间隔将航路划分成多个子航路节点；从声纳浮标阵列中，获取一个声纳浮标的坐标位置，根据所述探测概率数据采用双线性插值计算所述声纳浮标的坐标位置的探测效能；根据所述声纳浮标的坐标位置的探测效能，构建各所述子航路节点的探测概率表；对航路上所有所述子航路节点进行统计，计算所述声纳浮标对航路上所述目标的探测概率；返回所述从声纳浮标阵列中，获取一个声纳浮标的坐标位置，根据所述探测概率数据采用双线性插值计算所述声纳浮标的坐标位置的探测效能的步骤，循环计算完成所述声纳浮标阵列中所有声纳浮标分别对所述航路数据对应的航路上所述目标的探测概率；根据所述声纳浮标阵列中所有声纳浮标分别对所述航路数据对应的航路上所述目标的探测概率，计算所述声纳浮标阵列对所述航路数据对应的航路上所述目标的总探测概率；返回所述从所述运动航路集合中，获取一条航路数据并以设定时间间隔将航路划分成多个子航路节点的步骤，循环计算完成所述声纳浮标阵列对所有航路的探测概率；根据所述声纳浮标阵列对所有航路的探测概率，计算得到所述声纳浮标阵列对所述运动航路集合的探测概率。13.根据权利要求11或12所述的被动声呐浮标布阵方法，其特征在于，获取所述关注海区中声呐浮标阵列的约束参数的过程，包括：根据声呐浮标的阵列布放类型，设置所述声呐浮标阵列的约束参数；添加所述声呐浮标阵列的阵列布放可用深度。14.根据权利要求13所述的被动声呐浮标布阵方法，其特征在于，通过数值优化算法计算所述探测效能模型，得到在所述约束参数下的所述声呐浮标阵列布放区域内最优的声呐浮标阵列布放参数的过程，包括：在所述声纳浮标阵列的约束参数下随机生成多组阵列参数及相应的迭代速度，并根据阵列参数计算所述声纳浮标阵列中各声纳浮标的布放位置；将所述声纳浮标阵列中当前的各组阵列对应的探测概率作为相应每组阵列的历史最优探测概率，从历史最优探测概率中获取最大探测概率作为全局最优探测概率；
根据所述全局最优探测概率对应的阵列参数按照设定更新方式对所述阵列参数的迭代速度进行更新；根据所述声纳浮标阵列中当前的各组阵列对应的探测概率，更新迭代位置和所述全局最优探测概率对应的阵列参数；若未达到最大迭代次数，则返回所述根据所述全局最优探测概率对应的阵列参数按照设定更新方式对所述阵列参数的迭代速度进行更新的步骤；若达到最大迭代次数，则将最后更新的所述全局最优探测概率作为输出的最优探测概率；所述最优探测概率对应的阵列参数为所述最优的声呐浮标阵列布放参数。15.一种被动声呐浮标布阵装置，其特征在于，包括：航路构建模块，用于构建目标在关注海区的运动航路集合；所述运动航路集合用于模拟所述目标在所述关注海区的可能航行路径；运动构建模块，用于构建所述目标在所述关注海区的运动深度分布；所述运动深度分布用于模拟所述目标在所述关注海区的可能航行深度；区域构建模块，用于根据所述运动航路集合和所述运动深度分布，在所述可能航行路径上构建声呐浮标阵列布放区域及布放深度；性能计算模块，用于对所述声呐浮标阵列布放区域进行网格划分并调用声呐性能预报算法，计算所述声呐浮标阵列布放区域各网格点处布放的声呐浮标的性能数据；模型构建模块，用于根据所述运动航路集合和所述声呐浮标的性能数据，构建声呐浮标阵列对所述目标的探测效能模型；优化计算模块，用于获取所述关注海区中声呐浮标阵列的约束参数，通过数值优化算法计算所述探测效能模型，得到在所述约束参数下的所述声呐浮标阵列布放区域内最优的声呐浮标阵列布放参数；浮标布放模块，用于根据所述声呐浮标阵列布放参数在所述声呐浮标阵列布放区域内布放声呐浮标。

技术总结
本申请涉及被动声呐浮标布阵方法和装置，该方法通过针对关注海区上的目标探测需求，基于声呐性能预报，通过构建目标在关注海区的运动航路集合，设置目标的运动深度分布，在可能航行路径上构建声呐浮标阵列布放区域及布放深度，然后对声呐浮标阵列布放区域进行网格划分并计算声呐浮标阵列布放区域各网格点处布放的声呐浮标的性能数据，进而构建声呐浮标阵列对目标的探测效能模型。再获取关注海区中声呐浮标阵列的约束参数，通过数值优化算法计算得到在约束参数下的声呐浮标阵列布放区域内最优的声呐浮标阵列布放参数，最后根据声呐浮标阵列布放参数在声呐浮标阵列布放区域内完成声呐浮标布阵。提高了声呐浮标布阵效能。提高了声呐浮标布阵效能。提高了声呐浮标布阵效能。


技术研发人员：程兴华 刘巍 肖汶斌 王勇献 王得志 包长春 王文珂 李乐 吴佳妮 郑林涛
受保护的技术使用者：中国人民解放军国防科技大学
技术研发日：2023.06.26
技术公布日：2023/9/25