薛樹強(qiáng),楊 誠,趙 爽,肖 圳,李景森,卞加超
海底大地控制網(wǎng)無人觀測系統(tǒng)研究進(jìn)展
薛樹強(qiáng)1,2,楊 誠3,趙 爽1,肖 圳1,李景森1,卞加超1
(1. 中國測繪科學(xué)研究院,北京 100039;2. 地理信息工程國家重點(diǎn)實驗室,西安 710054;3. 中國地質(zhì)大學(xué) 土地科學(xué)技術(shù)學(xué)院,北京 100083)
針對海底大地控制網(wǎng)觀測維護(hù)通常采用基于大型測量船的全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(GNSS)-聲吶組合觀測系統(tǒng),不僅導(dǎo)致控制網(wǎng)觀測維護(hù)成本高昂,也限制了控制網(wǎng)的復(fù)測頻次和全球大規(guī)模應(yīng)用的問題,研究綜述海底大地控制網(wǎng)無人觀測系統(tǒng):指出近年來,基于海面浮標(biāo)、無人船、波浪滑翔機(jī)、無人機(jī)等無人系統(tǒng)的GNSS-聲吶組合觀測系統(tǒng)快速發(fā)展,大幅降低了傳統(tǒng)海底大地控制網(wǎng)觀測成本,提升了海底控制網(wǎng)觀測維護(hù)效率;闡述國內(nèi)外GNSS-聲吶無人觀測系統(tǒng)研究進(jìn)展,并分析現(xiàn)有無人觀測平臺的優(yōu)缺點(diǎn);最后提出GNSS-聲吶無人觀測系統(tǒng)發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)和可能的發(fā)展方向。
海底大地測量;全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(GNSS)-聲吶;無人系統(tǒng);水下定位
海底大地測量在研究地球動力學(xué)過程中具有重要的科學(xué)意義,包括地殼構(gòu)造運(yùn)動以及海洋、大氣和固體地球?qū)又g的耦合相互作用[1-2]。根據(jù)科學(xué)估計,人類只探索了大約5%的海洋,這使得海洋觀測成為人類認(rèn)識海洋的關(guān)鍵技術(shù)手段[3-4]。水下大地測量參考網(wǎng)是進(jìn)行水下大地觀測的重要基礎(chǔ)設(shè)施,也是未來國家水下海洋觀測和建立綜合時空系統(tǒng)的重要組成部分。因此,海底大地測量是大地測量的重要新興發(fā)展方向,也是未來地球科學(xué)的重要支撐學(xué)科方向[5-6]。
美國斯克利普斯海洋研究所(Scripps Institution of Oceanography,SIO)最早提出了將全球定位系統(tǒng)(global positioning system,GPS)-聲吶技術(shù)應(yīng)用于海底大地測量[7],并在1998年成功應(yīng)用于胡安·德富卡板塊[8],開展了卓有成效的工作。海底聲學(xué)大地測量技術(shù)是基于聲學(xué)手段實施海底大地測量的技術(shù),自20世紀(jì)七八十年代提出至今[9-10],全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(global navigation satellite system,GNSS)-聲吶組合觀測技術(shù)逐漸成為海底大地測量的主流觀測技術(shù),在大尺度海底板塊運(yùn)動監(jiān)測、地震活動監(jiān)測等方面具有顯著優(yōu)勢[8,11-14]。然而,受GNSS-聲吶觀測成本限制,長期以來GNSS-聲吶觀測采用定期觀測模式,通常每年復(fù)測3~5次。因此,要進(jìn)行海底1 cm的位移監(jiān)測,GNSS-聲吶組合觀測技術(shù)至少需要2~3 a的復(fù)測資料[2]。近年來,隨著無人機(jī)、海面浮標(biāo)/無人船、半潛式自主式水下航行器和波浪滑翔器等無人觀測系統(tǒng)的發(fā)展,替代大型測量船的無人平臺GNSS-聲吶觀測系統(tǒng)受到廣泛關(guān)注,在經(jīng)濟(jì)性、自主性、連續(xù)性觀測等方面具有顯著優(yōu)勢[15-16],預(yù)計海底大地控制網(wǎng)觀測維護(hù)成本可下降近百倍。
近年來,海洋定位導(dǎo)航授時(positioning,navigation and timing,PNT)基準(zhǔn)網(wǎng)建設(shè)是當(dāng)今世界大國必爭的高技術(shù)戰(zhàn)略領(lǐng)域[17-18]。相比于其他海洋觀測平臺,大型科考船舶觀測平臺人工成本、燃料成本和時間成本較為昂貴。GNSS-聲吶觀測通?;诖笮秃C鏈y量船實施,即海面測量船按一定航跡對海底控制網(wǎng)進(jìn)行跟蹤觀測[8],并且必須在測量區(qū)域連續(xù)測量數(shù)小時甚至近一天,才能實現(xiàn)厘米級的海底定位。早先,GNSS浮標(biāo)主要用于海嘯預(yù)警,可直接測量海平面的厘米級的變化[19],解決海底壓力傳感器監(jiān)測信息存在飄移的問題[19]。為了盡早發(fā)現(xiàn)海嘯及引起海嘯的地殼形變[20-21],有學(xué)者開發(fā)了一套用于海底地殼運(yùn)動和海嘯監(jiān)測預(yù)警的松弛系泊浮標(biāo)系統(tǒng),并于2013年在距紀(jì)伊半島100 km、水深3000 m處進(jìn)行了為期3個月的海上實驗[22]。實驗結(jié)果顯示,該浮標(biāo)系統(tǒng)提升了抵抗高速海流(約2.7 m/s)的能力,并于2014、2016年分別進(jìn)行了為期5個月和12個月的海上實驗[23],取得了與傳統(tǒng)觀測精度相當(dāng)?shù)亩ㄎ唤Y(jié)果。
水面無人船(unmanned surface vehicle,USV)和水下滑翔機(jī)(underwater glider,UG)均已成功應(yīng)用于GNSS-聲吶觀測。水面無人船是一種集船舶設(shè)計、運(yùn)動控制、人工智能、環(huán)境感知等技術(shù)于一體的無人水面平臺,具有高自主性、高靈活性、強(qiáng)機(jī)動性、可模塊化、多任務(wù)化等優(yōu)點(diǎn)[24]。國內(nèi)水面無人船處于迅速發(fā)展時期,已在水文物理勘察、海洋牧場巡檢、海底海床地形地貌掃描等領(lǐng)域獲得應(yīng)用[25]。水下滑翔機(jī)是一種無外掛驅(qū)動,依靠自身浮力和姿態(tài)調(diào)節(jié)控制其運(yùn)動的新型水下機(jī)器人,是一種逐漸成熟的適用于長時間、大范圍海洋環(huán)境觀測的新技術(shù)平臺。
表1 水面無人船性能特點(diǎn)
按照動力能源方式劃分為多模式推進(jìn)式UG、電能UG、溫差能UG和波浪滑翔機(jī)(wave glider,WG)。其中,波浪滑翔機(jī)依靠波浪能作為動力源,同時結(jié)合波浪能發(fā)電裝備優(yōu)勢,將浮體在波浪作用下的沉浮運(yùn)動轉(zhuǎn)化為前進(jìn)的運(yùn)動。WG能克服攜帶能源有限的不足,完全依靠清潔、可再生波浪能作為驅(qū)動能源;且波浪能儲備豐富,可全天候滿足遠(yuǎn)海航行,尤其是在海洋環(huán)境復(fù)雜海域具有優(yōu)勢。另外,通過精心設(shè)計的測量航跡,在淺水中使用WG對單個應(yīng)答器的測量也能達(dá)到厘米級的水平定位精度[26]。
自2009年第一款波浪滑翔機(jī)研制成功至今,波浪滑翔機(jī)在水文氣象環(huán)境觀測、海洋水體要素監(jiān)測等方面應(yīng)用廣泛。鑒于波浪滑翔機(jī)在能源動力、生存能力、實施便捷性、深遠(yuǎn)海支持等方面的突出優(yōu)勢,近年來基于波浪滑翔機(jī)的GNSS-聲吶無人觀測系統(tǒng)逐漸獲得海洋大地測量學(xué)者的關(guān)注和青睞。目前,日本東北大學(xué)、日本海洋地球科學(xué)技術(shù)機(jī)構(gòu)、美國斯克里普斯海洋研究所、德國亥姆霍茲基爾海洋研究中心、荷蘭皇家殼牌等科研單位和企業(yè)已采用此類型無人觀測系統(tǒng)分別在日本千島海域和青森縣海域[15]、美國卡斯卡迪亞俯沖帶和阿留申俯沖帶海域[27]、智利納斯卡-南美板塊邊界海域[28],以及墨西哥灣海域進(jìn)行了海底大地測量[29]。
本文回顧GNSS-聲吶觀測系統(tǒng)架構(gòu)及其關(guān)鍵技術(shù)問題,跟蹤國外無人化GNSS聲吶觀測系統(tǒng)研究進(jìn)展,梳理浮標(biāo)觀測系統(tǒng)、無人船觀測系統(tǒng)和無人化系統(tǒng)的優(yōu)缺點(diǎn),提出未來無人化平臺GNSS-聲吶觀測裝備標(biāo)準(zhǔn)化構(gòu)想,分析未來無人化觀測系統(tǒng)所面臨的聲速剖面觀測難題,并指出后續(xù)GNSS聲吶觀測數(shù)據(jù)處理所面臨的主要挑戰(zhàn)。
如圖1所示為GNSS-聲吶觀測模型。圖中BDS為北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(BeiDou navigation satellite system)。
圖1 GNSS-聲吶觀測構(gòu)型
一般由多個海底大地點(diǎn)構(gòu)建一個海底基準(zhǔn)陣列(或稱海底局域網(wǎng)),由船載聲學(xué)換能器向海底陣列發(fā)送聲學(xué)測距信號,海底單元接收信號后返回聲學(xué)應(yīng)答信號,然后再次被海面換能器接收,據(jù)此進(jìn)行聲信號往返程傳播時間測量,從而進(jìn)行海底基準(zhǔn)站或局域控制網(wǎng)定位[30-31]??山NSS-聲吶組合觀測模型為
GNSS高精度定位是實現(xiàn)海底精密定位的前提。實時動態(tài)差分定位(real time kinematic,RTK)技術(shù)和精密單點(diǎn)定位 (precise point positioning,PPP)技術(shù)是2種被用戶廣泛使用的高精度定位技術(shù)[32]。RTK技術(shù)采用經(jīng)典的站星雙差觀測值模型消除站星鐘差,削弱電離層延遲等空間相關(guān)誤差。偽距和載波觀測方程為[33-34]
利用站間單差消除衛(wèi)星鐘差和衛(wèi)星硬件延遲,對衛(wèi)星做站間單差為
利用站星雙差觀測值進(jìn)一步消除接收機(jī)鐘差和接收機(jī)端硬件延遲,有
RTK技術(shù)通過流動站與基準(zhǔn)站構(gòu)成差分觀測,消除了衛(wèi)星鐘差、接收機(jī)鐘差以及公共環(huán)境誤差,模糊度保留了其整數(shù)特性,因而具有很高的定位精度。需要指出,當(dāng)流動站與基準(zhǔn)站距離超過一定限制,會因公共環(huán)境誤差消除不凈而導(dǎo)致定位精度下降,無法有效支撐遠(yuǎn)海高精度定位需求。通常認(rèn)為RTK定位技術(shù)用于海洋定位時,流動站最遠(yuǎn)不能超過岸邊20 km[37]。然而,對于海底地震以及海嘯預(yù)警應(yīng)用而言,20 km外的浮標(biāo)預(yù)警信息僅能提前10 min疏散人員,疏散岸上人員的時間顯然不夠。因此,須將監(jiān)測點(diǎn)放置在距岸邊更遠(yuǎn)處[23]。當(dāng)流動站與基準(zhǔn)站距離超過20 km時,若要確保厘米級精度定位,應(yīng)考慮對差分殘余環(huán)境誤差實施改正或參數(shù)化估計,因此需要發(fā)展長距離RTK技術(shù)或RTK-PPP技術(shù)[38-39]。
實時PPP技術(shù)利用國際GNSS 服務(wù)組織(International GNSS Service,IGS)通過網(wǎng)絡(luò)播發(fā)的實時軌道和鐘差的改正信息,在綜合考慮各項誤差模型的精確改正或進(jìn)行參數(shù)估計的條件下,采用單臺接收機(jī)就可以達(dá)到厘米級精度[40-41]。根據(jù)對電離層延遲的不同處理方法,通常分為采用無電離層組合和電離層參數(shù)估計這2種方法,對應(yīng)2種不同PPP函數(shù)模型,即雙頻消電離層組合以及基于原始觀測值的非差非組合模型。采用雙頻消電離層組合模型是PPP中最為常用的觀測模型,可表示為[42-44]
常用的無電離層組合不能消除高階電離層的影響,且觀測噪聲放大[45]。近年來,部分學(xué)者開始研究基于原始觀測值的非組合PPP模型(如式(2)所示),該模型可以利用所有觀測信息,任何頻率的觀測值均可以按照這種模型建立觀測方程,不再局限于雙頻,且不改變觀測噪聲,能避免高階電離層誤差影響,回避雙差觀測值的數(shù)學(xué)相關(guān)性等[44-46]。
由于接收機(jī)端和衛(wèi)星端的載波相位觀測值信號延遲,非差非組合的PPP模糊度不具有整數(shù)特性[43]。針對這一問題,學(xué)者們先后提出了未校準(zhǔn)相位偏差[47]、整數(shù)鐘[48]、解耦鐘[48],以及相位鐘等[49]方法恢復(fù)非差模糊度的整數(shù)特性。模糊度的整數(shù)固定解不僅能提高實時PPP的定位精度,還能顯著縮短PPP定位的初始化時間,實現(xiàn)與RTK相當(dāng)?shù)亩ㄎ痪群投ㄎ恍?。相比于RTK技術(shù),PPP技術(shù)不依賴參考站和作業(yè)距離,且在遠(yuǎn)海區(qū)域具有顯著的優(yōu)越性。到海洋高精度定位領(lǐng)域,文獻(xiàn)[50]發(fā)展了一種新的海嘯預(yù)警系統(tǒng)[50],采用精密單點(diǎn)定位-非差模糊度固定方法(precise point positioning-ambiguity resolution,PPP-AR),其定位可突破20 km的距離限制[51]。該技術(shù)的前提是能夠通過衛(wèi)星系統(tǒng)獲得精確的軌道和時鐘,即可在海洋上的任意位置實時高精度連續(xù)監(jiān)測。
在遠(yuǎn)洋區(qū)域,RTK和實時PPP服務(wù)仍受限于網(wǎng)絡(luò)覆蓋。目前可提供實時高精度服務(wù)的運(yùn)營商和其服務(wù)內(nèi)容主要有麥基嘉(NavCom)的星火(StarFire)服務(wù)、天寶(Trimble)的實時差分拓展技術(shù)(real time extended,RTX)服務(wù)等,即通過衛(wèi)星通信鏈路給付費(fèi)用戶播發(fā)實時改正數(shù)而進(jìn)行實時PPP等定位方式[52]。PPP-RTK技術(shù)是集成了PPP和RTK的優(yōu)勢,為用戶提供厘米級精度的定位服務(wù),具有高精度、靈活性和保護(hù)用戶隱私的優(yōu)點(diǎn),然而需要網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)孛鎱⒖季W(wǎng)的改正數(shù),因在遠(yuǎn)海區(qū)域網(wǎng)絡(luò)傳輸不穩(wěn)定,易導(dǎo)致定位精度下降[39]。有學(xué)者針對遠(yuǎn)海高精度定位提出采用BDS短報文傳輸改正信息,使傳輸衛(wèi)星改正信息不再受距離的限制,但受限于BDS短報文通信頻率和帶寬限制,須采用不同的編碼方式播發(fā)衛(wèi)星軌道和鐘差,所以針對改正數(shù)的傳播分別提出了不同的編碼方式,并證明利用BDS短報文傳輸改正信息可以滿足遠(yuǎn)海的高精度定位[53-54]。需要指出北斗三號全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(BeiDou-3 global navigation satellite system,BDS-3)通過靜止地球軌道(geostationary Earth orbit,GEO)衛(wèi)星的B2b信號播發(fā)精密軌道和鐘差改正數(shù),為用戶提供實時精密單點(diǎn)定位服務(wù)[55-56],在BDS-3實時PPP服務(wù)覆蓋范圍內(nèi),可以解決遠(yuǎn)海高精度定位難題[57]。
GNSS-聲吶定位受到多種誤差因素的影響。臂長參數(shù)(GNSS天線到聲學(xué)換能器的矢量)即為其中之一。由于換能器的位置是根據(jù)GNSS天線位置、臂長參數(shù)信息以及船體姿態(tài)觀測信息計算得到,因此,臂長參數(shù)的測量誤差會影響換能器位置的準(zhǔn)確性,進(jìn)而影響海底控制點(diǎn)的定位精度。針對臂長參數(shù)誤差對聲學(xué)換能器坐標(biāo)的影響,有學(xué)者采用基于線性化誤差傳播的測量不確定度評定與表示方法以及基于非線性誤差傳播的蒙特卡羅方法對其進(jìn)行了不確定度評估[58]。標(biāo)定臂長參數(shù)是GNSS-聲吶系統(tǒng)集成后的重要步驟。暫時忽略聲速場環(huán)境參數(shù),臂長參數(shù)校準(zhǔn)觀測方程為
圖2 GNSS-聲吶無人船觀測系統(tǒng)與海底控制點(diǎn)校準(zhǔn)
在對超短基線水聲定位系統(tǒng)校準(zhǔn)過程中,將臂長參數(shù)與海底控制點(diǎn)位置進(jìn)行聯(lián)合參數(shù)化估計,可以提高臂長校準(zhǔn)及海底定位精度[59]。研究表明,直接將臂長參數(shù)與海底控制點(diǎn)坐標(biāo)作為待估參數(shù)共同解算,可能會因參數(shù)之間強(qiáng)相關(guān)而出現(xiàn)觀測方程病態(tài)的問題,導(dǎo)致解算結(jié)果不可靠。對于臂長參數(shù)的垂直偏移量與海底控制點(diǎn)垂向坐標(biāo)存在強(qiáng)相關(guān)的問題,可采用樣本搜索法對垂直偏移量進(jìn)行修正[62]。有學(xué)者通過分析臂長參數(shù)誤差對定位結(jié)果的影響,以及推導(dǎo)臂長參數(shù)和海底控制點(diǎn)坐標(biāo)參數(shù)之間的相關(guān)性,從理論上闡述了觀測方程產(chǎn)生病態(tài)的原因,進(jìn)而構(gòu)建了一種顧及臂長參數(shù)先驗信息的貝葉斯估計模型,有效提高了臂長參數(shù)和海底控制點(diǎn)坐標(biāo)的解算精度[63]。
相比于傳統(tǒng)測量船,無人平臺標(biāo)準(zhǔn)化程度高,為標(biāo)準(zhǔn)化定制GNSS-聲吶臂桿及GNSS、聲吶和姿態(tài)傳感器一體化觀測平臺提供了可能,特別是可以提供更為精確的垂向偏移量量測信息,從而解決GNSS-聲吶臂桿精確量測難題。需要指出,由于天線相位中心和聲吶環(huán)能器的電氣中心很難精確確定,從而再精確的事前臂桿量測信息也無法替代系統(tǒng)集成后的GNSS-聲吶臂長標(biāo)校測量。
海洋環(huán)境復(fù)雜多變,海洋聲線折射比電磁波折射更為嚴(yán)重。由于很難實時獲取測區(qū)高精度、高時空分辨率海洋聲速場,因而通常只能獲取少量聲速剖面信息。因此,補(bǔ)償聲速剖面誤差成為海底高精度定位的重要途徑。
式中:為聲速誤差相關(guān)參數(shù)相對于初值的改正;為待估聲速誤差相關(guān)參數(shù)的系數(shù)矩陣。在海底單點(diǎn)定位觀測條件下,可以采用聲吶天頂延遲改正模型,此時為天頂聲吶延遲參數(shù);為天頂延遲映射函數(shù)構(gòu)成的矩陣,為觀測天頂角和方位角的函數(shù)。
無人觀測系統(tǒng)難以獲取全水深聲速剖面,其在降低了觀測成本的同時,亦增加了海底精密定位的難度,因此亟須發(fā)展更為有效的時空聲速場反演模型,考慮更多聲速模型誤差補(bǔ)償問題,特別是聲速場垂向變化補(bǔ)償。當(dāng)不存在聲速剖面時,可將其與海底站坐標(biāo)進(jìn)行聯(lián)合反演,以提高海底定位的精度。當(dāng)不考慮聲速的時空變化時,單純利用GNSS-聲吶反演的聲速剖面實施海底定位,則難以滿足厘米級精度定位要求。最近有學(xué)者通過構(gòu)建更為合理的經(jīng)驗聲速剖面模型并顧及聲速時空變化,實現(xiàn)了厘米級精度的海底大地測量定位[71]。
GNSS浮標(biāo)在潮汐監(jiān)測[37]、大氣研究以及電離層研究[72]等方面都得到了應(yīng)用。由于應(yīng)變系泊浮標(biāo)抵抗洋流能力較差,可將錨與浮標(biāo)間的連接方式改為松弛系泊浮標(biāo),以更好地抵抗洋流、風(fēng)浪的影響[21,73-74]。松弛系泊浮標(biāo)原型系統(tǒng)中的系泊線由浮標(biāo)和線端站之間的鋼絲繩、尼龍繩、聚丙烯繩和錨組成[73],隨后由鐵鏈替代。針對附著在浮標(biāo)體上的藤壺是否會引起浮力或傾斜的變化,以及鐵鏈?zhǔn)欠駮蚰Σ炼l(fā)生斷裂等問題,有學(xué)者于2013—2016年在室戶岬進(jìn)行了3年零7個月的實驗,結(jié)果表明,附著在浮標(biāo)體上的藤壺并沒有對浮標(biāo)的浮力或者傾斜產(chǎn)生影響[50]。此外,對鐵鏈進(jìn)行耐摩擦設(shè)計,也可使浮標(biāo)運(yùn)行10 a甚至更長時間而不發(fā)生斷裂[50]。
為盡早發(fā)現(xiàn)海嘯以及引起海嘯的地殼形變[20],同時具備海嘯和海底地殼運(yùn)動監(jiān)測功能的松弛系泊浮標(biāo)系統(tǒng)已成為海洋大地測量及相關(guān)科學(xué)研究的重要觀測系統(tǒng)。一套用于海底地殼運(yùn)動和海嘯監(jiān)測的松弛系泊浮標(biāo)系統(tǒng)被開發(fā),且具有抵抗高速海流(約2.7 m/s)的能力[73],并于2014年和2016年分別進(jìn)行了為期5個月[22]及1 a[75]的海上實驗。該松弛系泊浮標(biāo)原型系統(tǒng)[73]由3部分組成:一個海底壓力單元,用于監(jiān)測海嘯和地殼形變的垂直分量;6個應(yīng)答器構(gòu)成虛擬海底基準(zhǔn),用于測量地殼形變;一個浮標(biāo)系統(tǒng),用于控制該系統(tǒng)并進(jìn)行實時數(shù)據(jù)傳輸。浮標(biāo)系統(tǒng)由浮標(biāo)站作為主要控制中心,一個GNSS定位系統(tǒng)(4個GNSS天線,用于估計浮標(biāo)的位置、傾斜和旋轉(zhuǎn))和聲學(xué)站接收海底應(yīng)答器發(fā)出的聲學(xué)信號。在1000 m的電線末端設(shè)置一個線端站,用于在浮標(biāo)站和海底壓力裝置之間傳遞信號,并為海嘯數(shù)據(jù)添加時鐘信息(如圖4所示)。另外,壓力數(shù)據(jù)和聲學(xué)觀測數(shù)據(jù)通過2個不同的衛(wèi)星通信系統(tǒng)從浮標(biāo)站的數(shù)據(jù)記錄儀傳輸?shù)疥懨嬲尽F渲?,壓力?shù)據(jù)發(fā)送到陸地站的周期根據(jù)正常模式和海嘯模式分別為1 h和15 s,聲學(xué)觀測數(shù)據(jù)發(fā)送周期為7 d[22]。海底至少需要3個應(yīng)答器作為一組,通常形成正多邊形陣列,尺寸大小大致等于測量區(qū)域的深度[74]。
圖4 海嘯和地殼形變觀測系統(tǒng)示意
在松弛系泊浮標(biāo)系統(tǒng)中,由于風(fēng)和海流的影響導(dǎo)致浮標(biāo)發(fā)生漂移,進(jìn)而產(chǎn)生2個問題:一是浮標(biāo)逐漸遠(yuǎn)離陣列中心時測量分辨率很差[76];二是來自不同位置的測量妨礙了對陣列幾何結(jié)構(gòu)不確定性影響的消除[77],然而,海面觀測構(gòu)型改變在另一方面有利于提高海底定位精度[73]。有學(xué)者在同步幾何確定算法[78]的基礎(chǔ)上提高了海底定位精度(在2倍的標(biāo)準(zhǔn)差時小于1 m)[74];但該學(xué)者主要描述了浮標(biāo)上GNSS-聲吶系統(tǒng)的技術(shù)問題[74],未過多地討論這些系統(tǒng)的準(zhǔn)確性評估問題。有學(xué)者使用松弛系泊浮標(biāo)對GNSS聲學(xué)測量的定位精度進(jìn)行了評估[79]。
除單浮標(biāo)系統(tǒng)外,已有研究采用多浮標(biāo)系統(tǒng)的形式獲得水平梯度變化,進(jìn)而提高海底基準(zhǔn)坐標(biāo)的準(zhǔn)確性[80]。為了利用浮標(biāo)間的基線信息,有學(xué)者提出了一種浮標(biāo)間基線約束的聯(lián)合平差方法,仿真結(jié)果表明,該方法的定位精度比不考慮浮標(biāo)間的基線信息提高了24%~53%[81]。
需要指出,海面浮標(biāo)系統(tǒng)采用太陽能供電,若進(jìn)一步解決海底的供電問題,該系統(tǒng)可實現(xiàn)海面與海底變化實時連續(xù)監(jiān)測,并通過衛(wèi)星通信可將監(jiān)測信息傳輸?shù)桨痘行模瑥亩鴮崿F(xiàn)海嘯預(yù)警。然而,該系統(tǒng)目前主要依靠海流和風(fēng)浪實現(xiàn)漂移式觀測,機(jī)動性相對較差,因而海底定位精度也會受到一定限制。因此,未來發(fā)展微動力浮標(biāo),有望實現(xiàn)在不影響海面變化監(jiān)測的同時,改善海面聲吶測線幾何構(gòu)型,從而提高海底控制網(wǎng)定位精度。同時,當(dāng)海面浮標(biāo)具備無線電或衛(wèi)星通信功能時,可將GNSS-聲吶及相關(guān)海洋環(huán)境參數(shù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心,從而實現(xiàn)海平面變化監(jiān)測、海底構(gòu)造和形變及海洋環(huán)境等海洋綜合監(jiān)測。該系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)主要是近海社會經(jīng)濟(jì)活動對該觀測系統(tǒng)的生存性造成一定影響,因此,該系統(tǒng)主要適用于深遠(yuǎn)??諘绾S?,或可發(fā)展隱蔽式下潛、自保護(hù)浮標(biāo)系統(tǒng)。
小型化海面無人船、無人艇可以代替海面大型測量船,是一種連續(xù)、便捷、智能、廉價的海面觀測平臺,特別是多海面無人船載體協(xié)同構(gòu)成的GNSS-聲吶無人觀測系統(tǒng),有望實現(xiàn)精度更高的海底大地測量定位[81]?;谒鏌o人船的GNSS-聲吶無人觀測系統(tǒng)如圖5所示,其主要工作原理是水面無人船按照設(shè)計航線進(jìn)行走航,期間水面無人船搭載的聲吶設(shè)備對海底聲學(xué)信標(biāo)進(jìn)行持續(xù)觀測。其中,聲信號收發(fā)時刻的海面換能器位置可根據(jù)GNSS提供的天線坐標(biāo)信息進(jìn)行桿臂和姿態(tài)等改正得到?;诼晠葧r延信息(或方位信息)和聲速剖面信息,實現(xiàn)對海底信標(biāo)的定位。圖中USBL表示超短基線(ultra-short baseline)。
圖5 GNSS-聲吶無人船系統(tǒng)
在基于無人船的GNSS聲吶無人觀測系統(tǒng)中,水面無人船通常搭載GNSS天線、USBL定位模塊、慣性單元。其中,GNSS天線與USBL模塊直接相連,可降低大型科考船的海面GNSS天線與浸水端聲學(xué)設(shè)備間的桿臂測量難度;慣性單元可提供三維姿態(tài)信息,用于GNSS天線坐標(biāo)到USBL聲學(xué)基陣坐標(biāo)的精確轉(zhuǎn)化。USBL定位的基本原理是聲學(xué)陣列中心發(fā)射器向目標(biāo)應(yīng)答器發(fā)射聲學(xué)詢問信號,應(yīng)答器接收到詢問信號后反饋應(yīng)答信號,據(jù)此測量基陣陣元間接收到反饋信號的傳播時間差或相位差,并基于平面波近似原理,計算目標(biāo)在聲學(xué)基陣坐標(biāo)系下的相對位置。
以法國研制的GNSS聲吶無人觀測系統(tǒng)為例。該系統(tǒng)采用法國艾克斯藍(lán)公司(Ixblue)全球聲學(xué)定位系統(tǒng)(global acoustic positioning system,GAPS)M7型號超短基線,聲學(xué)基陣由中心發(fā)射器和互相間距21 cm的4個水聽器構(gòu)成,信號頻率為26 kHz,測量間隔為0.8 s,在信噪比優(yōu)于20 dB條件下可實現(xiàn)2 cm測距精度和0.03°測角精度[82]。為獲得海底基準(zhǔn)站的絕對位置,通常需要進(jìn)行船系、基陣系以及大地坐標(biāo)系之間的嚴(yán)格校準(zhǔn)。為了坐標(biāo)系校準(zhǔn),水面無人船以海底目標(biāo)點(diǎn)為中心進(jìn)行順向、逆向繞圈觀測的短時觀測(如20~30 min)。此外,該系統(tǒng)還包括靜態(tài)斜距模式和靜態(tài)垂距模式下的長時觀測。歐洲學(xué)者在法國布雷斯特灣的淺海實驗表明,在水深40 m環(huán)境下,利用2 d內(nèi)采集的多組觀測時長約為20 min的數(shù)據(jù)集,可獲得5 cm的海底應(yīng)答器坐標(biāo)重復(fù)觀測精度[82]。
基于USV平臺的GNSS-聲吶系統(tǒng)對于改善海底大地測量具有重要參考價值,除了可以獲取時間頻次更高和空間分別更密集的GNSS-聲吶觀測外,未來可將多個USV平臺以及母船組合起來,即部署水面無人船編隊,有望實現(xiàn)更高精度的海底大地測量定位和更高時空分辨率的海洋聲速場反演,同時提高海洋PNT網(wǎng)絡(luò)的立體化服務(wù)能力。該系統(tǒng)雖然機(jī)動性強(qiáng)、作業(yè)效率高,但其主要缺點(diǎn)主要是長期自主生存能力、長距離自主遷徙能力還有待提高,包括復(fù)雜海況及能源供給受限情況下的自治維持問題。
解決無人船生存能力和遷徙能力的重要途徑是采用海面波浪滑翔機(jī)實施海底大地控制網(wǎng)觀測。如圖6所示,波浪滑翔機(jī)一般由水面船和水下滑翔機(jī)動力系統(tǒng)以及連接二者的柔性纜繩組成。水面船由海浪波谷運(yùn)動到波峰,通過纜繩拉動水下動力系統(tǒng)上升,串列水翼順時針被動俯仰轉(zhuǎn)動產(chǎn)生向前的推力,通過纜繩拉動水面船向前運(yùn)動;類似地,當(dāng)水面船由波峰向波谷運(yùn)動,此時水下驅(qū)動系統(tǒng)依托自身重力向下運(yùn)動,串列水翼逆時針被動俯仰轉(zhuǎn)動產(chǎn)生向前的推力,拉動水面船向前運(yùn)動。
圖6 基于波浪滑翔機(jī)的GNSS-聲吶系統(tǒng)
目前,美國自動化機(jī)器人公司(Liquid Robotics)是研究波浪能滑翔機(jī)的主要研發(fā)機(jī)構(gòu),具備樣機(jī)研制能力,相繼推出SV2和SV3型號,其物理參數(shù)和航行性能如表2[83-84]所示,其中SV3型號船有行駛了1 a時間、行程約12874.752 km的記錄。我國自2014年研制出“黑珍珠”“海哨兵”和“海鷂號”等波浪滑翔器,其中“海哨兵”最大航時320 d、航程14271.4 km。
表2 波浪滑翔機(jī)物理參數(shù)和航行性能信息
日本東北大學(xué)于2019年7月在青森海域開展了GNSS-聲吶觀測實驗,波浪滑翔機(jī)在調(diào)查船甲板上完成配置后,開始對G02測區(qū)4個測站進(jìn)行觀測,先后進(jìn)行了7月3日23:50—7月5日8:17(持續(xù)約32 h)和7月5日23:00—7月6日4:32(約5.5 h)共計2段連續(xù)測量。波浪滑翔機(jī)采集的數(shù)據(jù)原始波形分析表明,聲信號背景噪聲嚴(yán)重,信噪比較低,但經(jīng)過高精度的互相關(guān)時延估計技術(shù),有效削弱了多徑效應(yīng)引起的聲學(xué)測時誤差,處理后的各海底基站對應(yīng)的聲信號數(shù)據(jù)與采用海面大型測量船所獲得的聲學(xué)數(shù)據(jù)質(zhì)量相當(dāng)。GNSS-聲吶觀測數(shù)據(jù)解算結(jié)果表明,基于滑翔機(jī)觀測的陣列中心平均定位結(jié)果優(yōu)于10 cm,各歷元定位序列標(biāo)準(zhǔn)差在北方向和東方向分別為7.0和6.1 cm。該實驗驗證了基于海面波浪滑翔機(jī)進(jìn)行厘米量級的海底大地測量定位的可行性,對開展高精度、長航時GNSS-聲吶無人觀測具有重要參考價值。
需要指出,波浪滑翔機(jī)平臺雖然機(jī)動性較差,但長期生存能力極強(qiáng),因此基于波浪滑翔機(jī)的GNSS-聲吶觀測系統(tǒng)對于發(fā)展大規(guī)模海底大地控制網(wǎng)自動巡檢和定期觀測維護(hù)具有很大潛力,是高機(jī)動海面無人船/艇的有效補(bǔ)充。
無人機(jī)(unmanned aerial vehicle,UAV)具有制造成本低、運(yùn)營成本低和高機(jī)動性等優(yōu)點(diǎn),在海洋監(jiān)測、水下通信、海上生產(chǎn)等領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用[85-87]。無人機(jī)大致分為小型直升機(jī)和大型飛機(jī)。小型直升機(jī)具有短距離飛行能力、高機(jī)動性、小載荷能力,適合開展定期定點(diǎn)觀測、多點(diǎn)觀測,以及不需要船舶的近距離有限工作等,例如執(zhí)行拋棄式快速溫鹽深儀剖面觀測,輔助海洋網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集和傳輸以及海面基站與水下UAV進(jìn)行通信或聯(lián)合作業(yè)等[86-88]。該類無人機(jī)即使在較惡劣的環(huán)境仍能運(yùn)行(風(fēng)速約5~10 m/s),不足之處在于飛行距離和有效載荷能力或遙感控制并不能滿足遠(yuǎn)距離、長時間作業(yè)的要求,若要對離岸10 km以上的區(qū)域進(jìn)行作業(yè),需要配備汽油發(fā)動機(jī)或類似設(shè)備。
大型飛機(jī)具有遠(yuǎn)距離飛行能力、低機(jī)動性、大載荷能力。由于飛行距離的限制,小型無人機(jī)不能用于自主進(jìn)行海底大地測量觀測(目標(biāo)深度1000 m或以上)。因此,需要一種可在海面上起飛和降落的浮動無人機(jī)。為實現(xiàn)長遠(yuǎn)距離飛行,其有效載荷重量需要遠(yuǎn)低于船舶和浮標(biāo)的載荷。相比于船舶觀測,這種無人機(jī)在制造和燃料成本方面具有顯著優(yōu)點(diǎn),并且能夠快速到達(dá)觀察地點(diǎn)。
如圖7所示,假若將海底大地測量觀測設(shè)備安裝在無人機(jī)上,則可研制兼顧海底控制點(diǎn)投放、標(biāo)校觀測、維護(hù)更新的GNSS-聲吶無人機(jī)觀測系統(tǒng)。該系統(tǒng)由浮動無人機(jī)作為主要控制中心,配備GNSS定位系統(tǒng)(2根GNSS天線、1套姿態(tài)測量設(shè)備,用于獲取無人機(jī)的位置和姿態(tài))、遠(yuǎn)程飛行控制設(shè)備(通過岸基中心對無人機(jī)進(jìn)行備航控制、航線設(shè)計以及系統(tǒng)監(jiān)控)和聲學(xué)交互設(shè)備(用于海底控制網(wǎng)通信測距)或其他作業(yè)設(shè)備(如聲學(xué)信標(biāo)等)。其作業(yè)模式如下:
1)無人機(jī)自動導(dǎo)航到目標(biāo)點(diǎn)。
2)無人機(jī)海上懸?;蚝C嬷?。
3)無人機(jī)聲學(xué)信標(biāo)投放或?qū)σ延锌刂凭W(wǎng)進(jìn)行觀測數(shù)據(jù)采集。
4)無人機(jī)作業(yè)結(jié)束,然后自動返回基地。
圖7 GNSS-聲吶無人機(jī)觀測系統(tǒng)
在海底大地測量方面,已有研究基于無人機(jī)的GNSS-聲吶觀測實現(xiàn)高頻、近實時部署和低成本的海底大地測量觀測[16]。該研究中使用的無人機(jī)為日本太空娛樂實驗室(Space Entertainment Laboratory)有限公司研制的浮動平面無人機(jī)HAMADORI6000,配備了專門開發(fā)的輕便緊湊的觀測設(shè)備,如圖8所示。該無人機(jī)能夠飛行750 km,最長飛行8 h,巡航飛行速度約為80 km/h或更高,可在海面上進(jìn)行2節(jié)高速移動,即使是強(qiáng)流環(huán)境下也能獲得觀測結(jié)果。無人機(jī)GNSS-聲吶觀測設(shè)備主要有:GNSS設(shè)備為u-blox Neo-M8N GNSS接收機(jī)和ANT-2B天線;姿態(tài)計和飛行控制器分別是慣性測量單元(ICM-20689,TDK InvenSense)和Holybro Pixhawk 4;聲吶是一個小型圓柱形換能器(ITC-3013,Gavial ITC);處理數(shù)據(jù)個人電腦(personal computer,PC)是一個NucBox (GMKtec),帶有Inter Celeron J4125處理器;觀測設(shè)備有效載荷總重量約為6 kg,明顯輕于一般的GNSS-聲吶設(shè)備。在觀測期間,飛行、海面導(dǎo)航和聲音傳輸由飛行控制器Holybro Pixhawk 4遠(yuǎn)程控制。實驗結(jié)果表明,基于無人機(jī)的GNSS-聲吶反演地殼運(yùn)動的各分量值與基于船舶的GNSS-聲吶值基本一致。
圖8 GNSS-聲吶無人機(jī)傳感器配置
需要指出,為了實現(xiàn)基于無人機(jī)的厘米級精度GNSS-聲吶觀測,需要雙頻GNSS天線;對于翼型無人機(jī),天線必須安裝在遠(yuǎn)離機(jī)翼的位置,以免被機(jī)翼和其他部件遮擋。另外,還需要考慮無人機(jī)聲吶系統(tǒng)部署深度問題,避免海面附近產(chǎn)生的氣泡對通信導(dǎo)航信號的影響。此外,基于無人機(jī)平臺的GNSS-聲吶觀測系統(tǒng)難免受海面復(fù)雜環(huán)境以及無人機(jī)本身噪聲的影響,從而影響GNSS-聲吶觀測質(zhì)量。
正在快速發(fā)展的海洋智能化無人系統(tǒng)有望革新GNSS-聲吶組合觀測技術(shù),大幅降低傳統(tǒng)基于大型測量船的海底大地控制網(wǎng)建設(shè)與運(yùn)行維護(hù)成本。此外,對于傳統(tǒng)調(diào)查船觀測平臺,GNSS、姿態(tài)和聲吶的安裝只能被動適配調(diào)查船,而無人觀測系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)化程度高,易于實現(xiàn)GNSS、姿態(tài)和聲吶測量單元的一體化集成。此外,無人系統(tǒng)集群可進(jìn)一步提高GNSS-聲吶觀測效率,改善海面觀測幾何構(gòu)型,從而有望極大地提高海底大地控制網(wǎng)的定位精度。
海面浮標(biāo)、無人船、波浪滑翔機(jī)、無人機(jī)等觀測平臺的自治能力、機(jī)動能力和生存能力各有不同,用戶可根據(jù)海底大地控制網(wǎng)的不同用途,選擇不同的觀測平臺,構(gòu)建靈活、彈性、智能的無人觀測裝備體系。例如,對于海底構(gòu)造運(yùn)動與形變實時監(jiān)測應(yīng)用,可選擇海面自治浮標(biāo)系統(tǒng),而應(yīng)急保障適合采用無人機(jī)系統(tǒng)。建議我國構(gòu)建多種無人技術(shù)綜合的彈性化海底大地測量建設(shè)、觀測和維護(hù)技術(shù)體系,革新現(xiàn)有海底大地控制網(wǎng)觀測維護(hù)技術(shù),為海洋PNT網(wǎng)絡(luò)建設(shè)與維護(hù)提供低廉、彈性、智能的多技術(shù)綜合解決方案。具體發(fā)展方向歸納如下:
1)對于長期駐留的GNSS-聲吶浮標(biāo)觀測系統(tǒng),有望實現(xiàn)海底控制網(wǎng)連續(xù)跟蹤監(jiān)測,但當(dāng)使用單個浮標(biāo)時,海面觀測構(gòu)型受系統(tǒng)設(shè)計、海流以及氣象等多種條件限制,未來如何利用海流以及氣象條件,甚至考慮動力驅(qū)動,設(shè)計一個自治性更好、可控性更好的智能浮標(biāo)觀測系統(tǒng),仍然需要開展大量研究。此外,如何利用多枚浮標(biāo)協(xié)調(diào)觀測,長期保持一個良好的海面觀測構(gòu)型,也是需要研究的課題。
2)對于無人船GNSS-聲吶觀測系統(tǒng),由于其具有很好的機(jī)動性,未來有望通過多載體協(xié)同觀測,提高海底控制網(wǎng)觀測效率以及海底大地控制網(wǎng)定位精度。
3)對于波浪滑翔機(jī)平臺,其具有強(qiáng)生存能力,但機(jī)動性差,亦適用于常規(guī)性海底大地控制網(wǎng)巡檢與復(fù)測作業(yè)。
4)對于多棲無人機(jī)系統(tǒng),由于其機(jī)動性強(qiáng)、作用距離遠(yuǎn),是一種極具潛力的高效敏捷的海底大地控制網(wǎng)觀測技術(shù)。
智能無人觀測系統(tǒng)在提高觀測效率、降低作業(yè)成本的同時,也面臨一系列挑戰(zhàn),例如,平臺姿態(tài)穩(wěn)定性差,姿態(tài)測量精度要求相對較高,且GNSS天線-聲吶換能器連接臂桿長度受限,導(dǎo)致聲吶觀測易受海表層復(fù)雜信號折射影響。此外,無人系統(tǒng)難以實施海洋聲速剖面測量,這對GNSS-聲吶觀測數(shù)據(jù)處理帶來諸多挑戰(zhàn),例如需要發(fā)展免聲速剖面的厘米級精度海底大地測量定位模型[71]。
[1] ALTAMIMI Z, BOUCHER C, WILLIS P. Terrestrial reference frame requirements within ggos perspective[J]. Journal of Geodynamics, 2005, 40(4): 363-374.
[2] BüRGMANN R, CHADWELL D. Seafloor geodesy[J/OL]. Annual Review of Earth and Planetary Sciences, 2014, 42: 509-534.
[3] 吳立新, 陳朝暉, 林霄沛, 等. “透明海洋”立體觀測網(wǎng)構(gòu)建[J]. 科學(xué)通報, 2020, 65(25): 2654-2661.
[4] 吳立新, 荊釗, 陳顯堯, 等. 我國海洋科學(xué)發(fā)展現(xiàn)狀與未來展望[J]. 地學(xué)前緣, 2022, 29(5): 1-12.
[5] 楊元喜, 徐天河, 薛樹強(qiáng). 我國海洋大地測量基準(zhǔn)與海洋導(dǎo)航技術(shù)研究進(jìn)展與展望[J]. 測繪學(xué)報, 2017, 46(1): 1-8.
[6] 楊元喜, 劉焱雄, 孫大軍, 等. 海底大地基準(zhǔn)網(wǎng)建設(shè)及其關(guān)鍵技術(shù)[J]. 中國科學(xué):地球科學(xué), 2020, 50(7): 936-945.
[7] SPIESS N F. Suboceanic geodetic measurements[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1985(4): 502-510.
[8] SPIESS N F, CHADWELL D C, HILDEBRAND A J, et al. Precise GPS/acoustic positioning of seafloor reference points for tectonic studies[J]. Physics of the Earth and Planetary Interiors, 1998, 108(2): 101-112.
[9] SPIESS N F, LOUGHRIDGE S M, MCGEHEE S M, et al. An acoustic transponder system[J]. Navigation, 1966, 13(2): 154-161.
[10] SPIESS F N. Acoustic techniques for marine geodesy[J]. Marine Geodesy, 1980, 4(1): 13-27.
[11] KENJI Y, KEIICHI T, SOTA T, et al. Interplate locking condition derived from seafloor geodetic observation in the shallowest subduction segment at the central nankai trough, Japan[J]. Geophysical Research Letters, 2017, 44(8): 3572-3579.
[12] HONSHO C, KIDO M, TOMITA F, et al. Offshore postseismic deformation of the 2011 tohoku earthquake revisited:Application of an improved gps‐acoustic positioning method considering horizontal gradient of sound speed structure[J]. Journal of Geophysical Research:Solid Earth, 2019, 124(6): 5990-6009.
[13] EVANS E L, MINSON S E, CHADWELL C D. Imaging the next cascadia earthquake: Optimal design for a seafloor gnss-a network[J]. Geophysical Journal International, 2021, 228(2): 944-957.
[14] 楊元喜, 薛樹強(qiáng), 徐天河, 等. 海洋大地測量基準(zhǔn)與水下導(dǎo)航[M]. 北京:科學(xué)出版社, 2022: 1-145.
[15] IINUMA T, KIDO MI, OHTA Y, et al. Gnss-acoustic observations of seafloor crustal deformation using a wave glider[J]. Frontiers in Earth Science, 2021, 9.
[16] YOKOTA Y, KANEDA M, HASHIMOTO T, et al. Experimental verification of seafloor crustal deformation observations by uav-based GNSS-a[J]. Scientific Reports, 2023, 13(1): 4105-4105.
[17] 楊元喜. 綜合PNT體系及其關(guān)鍵技術(shù)[J]. 測繪學(xué)報, 2016, 45(5): 505-510.
[18] 劉經(jīng)南, 趙建虎, 馬金葉. 通導(dǎo)遙一體化深遠(yuǎn)海PNT基準(zhǔn)及服務(wù)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)想[J/OL]. 武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版), 2022, 47(10): 1523-1534.
[19] TOSHIYA F, SHUICHI K, TETSUO N, et al. The 2011 tohoku-oki earthquake: Displacement reaching the trench axis[J]. Science, 2011, 334(6060): 1240-1240.
[20] MARIKO S, TADASHI I, NAOTO U, et al. Displacement above the hypocenter of the 2011 tohoku-oki earthquake[J]. Science, 2011, 332(6036): 1395-1395.
[21] TAKAHASHI N, ISHIHARA Y, FUKUDA T, et al. Buoy platform development for observation of tsunami and crustal deformation[M]. HASHIMOTO M. International Symposium on Geodesy for Earthquake and Natural Hazards (GENAH). Springer International Publishing, 2015: 97-103.
[22] TAKAHASHI N, IMAI K, ISHIHARA Y, et al. Real-time and on-demand buoy observation system for tsunami and crustal displacement[C]// AGU Fall Meeting Abstracts. 2017: NH23A-0220.
[23] KATO T, TERADA Y, TADOKORO K, et al. Developments of GNSS buoy for a synthetic geohazard monitoring system[J]. Proc Jpn Acad Ser B Phys Biol Sci, 2022, 98(2): 49-71.
[24] 原張杰. 考慮實時避障的水面無人艇自主航行控制研究[D]. 哈爾濱:哈爾濱理工大學(xué), 2023.
[25] 范佳佳. 面向目標(biāo)警衛(wèi)的多無人艇協(xié)同控制方法研究[D]. 哈爾濱:哈爾濱工程大學(xué), 2022.
[26] SURUI X, MARK Z, GLENN S, et al. Shallow water seafloor geodesy with wave glider-based GNSS-acoustic surveying of a single transponder[J]. Earth and Space Science, 2023, 10(10). https://doi.org/10.1029/2023EA003043.
[27] FLORIAN P, HEIDRUN K, DIETRICH L, et al. Measuring tectonic seafloor deformation and strain-build up with acoustic direct-path ranging[J]. Journal of Geodynamics, 2019, 124: 14-24.
[28] WEST G, KOPP H. The geosea (geodetic earthquake observatory on the seafloor) project[C]// The Institute of Electrical and Electronic Engineers(IEEE). OCEANS-MTS/IEEE Kobe Techno-Oceans (OTO): IEEE, 2018: 1-7.
[29] FOSTER J H, ERICKSEN T L, BINGHAM B. Wave glider–enhanced vertical seafloor geodesy[J]. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 2020, 37(3): 417-427.
[30] AKIRA A, TETSUICHIRO Y. Centimeter-level positioning on the seafloor[J]. Proceedings of the Japan Academy, Series B, 2001, 77(1): 7-12.
[31] 薛樹強(qiáng), 楊元喜, 肖圳, 等. 全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)-聲吶組合觀測模型分類體系[J/OL]. 哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報. [2023-12-19]. https://link.cnki.net/urlid/23.1390.U.20231107.1129.002.
[32] 張小紅, 胡家歡, 任曉東. PPP/PPP-RTK新進(jìn)展與北斗/GNSS PPP定位性能比較[J]. 測繪學(xué)報, 2020, 49(9): 1084-1100.
[33] 劉紹龍. 基于安卓移動終端的GNSS原始觀測值分析及定位性能研究[D]. 贛州: 江西理工大學(xué), 2021.
[34] 徐彥田, 劉巍峰, 李玉星, 等. BDS/GPS/GAL智能手機(jī)RTK動態(tài)定位算法[J].無線電工程, 2023, 53(5): 1061-1067.
[35] DENG C L, TANG W M, LIU J N, et al. Reliable single-epoch ambiguity resolution for short baselines using combined GPS/BeiDou system[J]. GPS Solutions, 2014, 18(3): 375-386.
[36] ODOLINSKI R, TEUNISSEN PJG, ODIJK D. Combined GPS+BDS for short to long baseline RTK positioning[J]. Measurement Science and Technology, 2015, 26(4): 045801.
[37] TERUYUKI K, YUKIHIRO T, MASAO K, et al. Real-time observation of tsunami by rtk-gps[J]. Earth, Planets and Space, 2000, 52(10): 841-845.
[38] 李博峰, 苗維凱, 陳廣鄂. 多頻多模GNSS高精度定位關(guān)鍵技術(shù)與挑戰(zhàn)[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版), 2023, 48(11): 1769-1783.
[39] TEUNISSEN P J G, KHODABANDEH A. Review and principles of ppp-rtk methods[J]. Journal of Geodesy, 2015, 89(3): 217-240.
[40] 高周正. 多模GNSS PPP/INS組合系統(tǒng)算法與應(yīng)用研究[D]. 武漢:武漢大學(xué), 2016.
[41] WANG Zhiyu, LI Zishen, WANG Liang, et al. Assessment of multiple GNSS real-time ssr products from different analysis centers[J]. ISPRS International Journal of Geo-Information, 2018, 7(3): 85-85.
[42] DOW M J, NEILAN RE, RIZOS C. The international GNSS service in a changing landscape of global navigation satellite systems[J]. Journal of Geodesy, 2009, 83(3-4): 191-198. DOW J M.
[43] 李星星. GNSS精密單點(diǎn)定位及非差模糊度快速確定方法研究[D]. 武漢:武漢大學(xué), 2013.
[44] 李盼. GNSS精密單點(diǎn)定位模糊度快速固定技術(shù)和方法研究[D]. 武漢:武漢大學(xué), 2016.
[45] 張小紅, 左翔, 李盼. 非組合與組合PPP模型比較及定位性能分析[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版), 2013, 38(5): 561-565.
[46] 袁運(yùn)斌, 侯鵬宇, 張寶成. GNSS非差非組合數(shù)據(jù)處理與PPP-RTK高精度定位[J]. 測繪學(xué)報, 2022, 51(7): 1225-1238.
[47] GE M, GENDT G, ROTHACHER M, et al. Resolution of GPS carrier-phase ambiguities in precise point positioning (PPP) with daily observations[J]. Journal of Geodesy, 2008, 82(7): 401-401.
[48] LAURICHESSE D, MERCIER F, BERTHIAS J P, et al. Integer ambiguity resolution on undifferenced GPS phase measurements and its application to PPP and satellite precise orbit determination[J]. Navigation, 2009, 56(2): 135-149.
[49] GENG Jianghui, CHEN Xingyu, PAN Yuanxin, et al. A modified phase clock/bias model to improve PPP ambiguity resolution at wuhan university[J]. Journal of Geodesy, 2019, 93(10): 2053-2067.
[50] TERUYUKI K, YUKIHIRO T, KEIICHI T, et al. Development of GNSS buoy for a synthetic geohazard monitoring system[J]. Journal of Disaster Research, 2018, 13(3): 460-471.
[51] ROCKEN C, MERVART L, LUKES Z, et al. Testing a new network RTK software system[C]// Proceedings of the 17th International Technical Meeting of the Satellite Division of the Institute of Navigation (ION GNSS 2004). Manassas, Virginia: The Institute of Navigation, Inc., 2004: 2831-2839[2023-11-15].
[52] DAI L, CHEN Y, LIE A, et al. StarFireTM SF3: Worldwide centimeter-accurate real time GNSS positioning[C/OL]// Proceedings of the 29th International Technical Meeting of the Satellite Division of The Institute of Navigation (ION GNSS 2016). Manassas, Virginia: The Institute of Navigation, Inc., 2016: 3295-3320[2023-11-15].
[53] 劉宏, 萬立健, 陸亞英. 基于北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的遠(yuǎn)距離海洋工程高精度定位技術(shù)[J/OL]. 測繪通報, 2017(5): 62-66.
[54] LI B, ZHANG Z, ZANG N, et al. High-precision GNSS ocean positioning with BeiDou short-message communication[J]. Journal of Geodesy, 2019, 93(2): 125-139.
[55] 楊元喜. 北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的進(jìn)展、貢獻(xiàn)與挑戰(zhàn)[J]. 測繪學(xué)報, 2010, 39(1): 1-6.
[56] YANG Yuanxi, GAO Weiguang, GUO Shuren, et al. Introduction to BeiDou-3 navigation satellite system[J]. Navigation, 2019, 66(1): 7-18.
[57] LIU Yan, YANG Cheng, ZHANG Mengni. Comprehensive analyses of ppp-b2b performance in China and surrounding areas[J]. Remote Sensing, 2022, 14(3): 643-643.
[58] 李景森, 薛樹強(qiáng), 肖圳, 等. GNSS/聲吶組合觀測臂長改正不確定度評估[J/OL]. 武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版). [2023-12-19]. https://doi.org/10.13203/j.whugis20220673.
[59] 劉焱雄, 彭琳, 吳永亭, 等. 超短基線水聲定位系統(tǒng)校準(zhǔn)方法研究[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版), 2006, 31(7): 610-612.
[60] 劉慧敏, 陸凱, 單瑞, 等. USBL安裝偏差聯(lián)合模型構(gòu)建與校準(zhǔn)方法[J]. 中國慣性技術(shù)學(xué)報, 2023, 31(2): 157-164.
[61] 王薪普, 薛樹強(qiáng), 曲國慶, 等. 水下定位聲線擾動分析與分段指數(shù)權(quán)函數(shù)設(shè)計[J]. 測繪學(xué)報, 2021, 50(7): 982-989.
[62] CHEN Guanxu, LIU Yang, LIU Yanxiong, et al. Adjustment of transceiver lever arm offset and sound speed bias for gnss-acoustic positioning[J]. Remote Sensing, 2019, 11(13): 1606.
[63] 馬越原, 楊元喜, 曾安敏, 等. 顧及偏移參數(shù)先驗信息的海底控制點(diǎn)貝葉斯估計模型[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版), 2023, 48(9): 1465-1472.
[64] MATSUMOTO Y, FUJITA M, ISHIKAWA T. Development of multi-epoch method for determining seafloor station position[J]. Technical Bulletin on Hydrography and Oceanography (Japan), 2008, 26: 16-22.
[65] FUJITA M, SATO M, YABUKI T. Development of seafloor positioning software using inverse method[J]. Report of Hydrographic and Oceanographic Researches, 2004, 22: 50-56.
[66] MASAYUKI F, TADASHI I, MASASHI M, et al. GPS/Acoustic seafloor geodetic observation:Method of data analysis and its application[J]. Earth, Planets and Space, 2006, 58(3): 265-275.
[67] RYOYA I, KEIICHI T, MASATAKA A, et al. A new GPS-acoustic method for measuring ocean floor crustal deformation: Application to the nankai trough[J]. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 2008, 113(B2).
[68] YUSUKE Y, TADASHI I, WATANABE S I. Gradient field of undersea sound speed structure extracted from the gnss-a oceanography[J]. Marine Geophysical Research, 2019, 40(4): 493-504.
[69] YUSUKE Y, TADASHI I. Gradient field of undersea sound speed structure extracted from the gnss-a oceanography: GNSS-A as a sensor for detecting sound speed gradient[J]. SN Applied Sciences, 2019, 1(7): 1-11.
[70] WATANABE S I, ISHIKAWA T, YOKOTA Y, et al. GARPOS: Analysis software for the GNSS-A seafloor positioning with simultaneous estimation of sound speed structure[J]. Frontiers in Earth Science, 2020, 8: 597532.
[71] XUE Suqiang, LI Baojin, XIAO Zhen, et al. Centimeter-level-precision seafloor geodetic positioning model with self-structured empirical sound speed profile[J/OL]. Satellite Navigation, 2023, 4(1): 30.
[72] YOSHINORI S, KAZUTOSHI S, MASANORI Y, et al. PWV retrieval over the ocean using shipborne GNSS receivers with madoca real-time orbits[J]. SOLA, 2016, 12(0): 265-271.
[73] NARUMI T, YASUHISA I, HIROSHI O, et al. New buoy observation system for tsunami and crustal deformation[J]. Marine Geophysical Researches, 2014, 35(3): 243-253.
[74] MOTOYUKI K, MISAE I, YUSAKU O, et al. Onboard realtime processing of GPS-acoustic data for moored buoy-based observation[J]. Journal of Disaster Research, 2018, 13(3): 472-488.
[75] TAKIZAWA K, YAMAMOTO S, TOYOSHIMA M, et al. Channel modeling on satellite communications for GNSS buoy in the ocean[J]. IEICE Technical Report, 2017, 117(174): 99-102.
[76] MOTOYUKI K. Detecting horizontal gradient of sound speed in ocean[J]. Earth, Planets and Space:EPS, 2007, 59(8): 33-36.
[77] MOTOYUKI K, HIROMI F, SATOSHI M, et al. Seafloor displacement at kumano-nada caused by the 2004 off kii peninsula earthquakes, detected through repeated GPS/acoustic surveys[J]. Earth, Planets and Space, 2006, 58(7): 911-915.
[78] CHIE H, MOTOYUKI K. Comprehensive analysis of traveltime data collected through GPS-acoustic observation of seafloor crustal movements[J]. Journal of Geophysical Research:Solid Earth, 2017, 122(10): 8583-8599.
[79] MISAE I, MOTOYUKI K, CHIE H, et al. Assessment of directional accuracy of GNSS-acoustic measurement using a slackly moored buoy[J]. Progress in Earth and Planetary Science, 2019, 6(1): 1-14.
[80] MUKAIYAMA H. Multi buoy system observation for GPS/A seafloor positioning[C]// AGU Fall Meeting Abstracts. 2014, 2014: G11B-0487.
[81] SUN Z, WANG Z, NIE Z, et al. Improved GNSS/acoustic underwater positioning with between-buoy baseline constraint[J/OL]. Journal of Surveying Engineering, 2023, 149(4): 04023012.
[82] SAKIC P, CHUPIN C, BALLU V, et al. Geodetic seafloor positioning using an unmanned surface vehicle-contribution of direction-of-arrival observations[J]. Frontiers in Earth Science, 2021, 9: 636156.
[83] THOMSON J, GIRTON J. Sustained measurements of southern ocean air-sea coupling from a wave glider autonomous surface vehicle[J]. Oceanography, 2017, 30(2): 104-109.
[84] GRARE L, STATOM N M, PIZZO N, et al. Instrumented wave gliders for air-sea interaction and upper ocean research[J]. Frontiers in Marine Science, 2021, 8: 664728.
[85] CHRISTINE E, MILES P, ALEC D, et al. Aerial and underwater sound of unmanned aerial vehicles (UAV)[J]. Journal of Unmanned Vehicle Systems, 2017, 5(3): 92-101.
[86] MA Ruofei, WANG Ruisong, LIU Gongliang, et al. UAV-Assisted data collection for ocean monitoring networks[J]. IEEE Network, 2020, 34(6): 250-258.
[87] YOKOTA Y, MATSUDA T. Underwater communication using UAVs to realize high-speed auv deployment[J]. Remote Sensing, 2021, 13(20): 4173-4173.
[88] 于燕婷, 許江寧, 林恩凡, 等. 單信標(biāo)水聲定位技術(shù)研究現(xiàn)狀及應(yīng)用展望[J]. 導(dǎo)航定位學(xué)報, 2022, 10(2): 13-20.
Review of unmanned observation systems for seafloor geodetic network
XUE Shuqiang1,2, YANG Cheng3, ZHAO Shuang1, XIAO Zhen1, LI Jingsen1, BIAN Jiachao1
(1. Chinese Academy of Surveying and Mapping, Beijing 100039, China;2. State Key Laboratory of Geographic Information Engineering, Xi’an 710054, China;3. School of Land Science and Technology, China University of Geosciences, Beijing 100083, China)
Aiming at the problem that the observation and maintenance of the seafloor geodetic control network usually adopts a global navigation satellite system (GNSS)-acoustic combined observation system based on large measurement ships, which not only leads to high observation and maintenance costs of the control network, but also limits the frequency of remeasurement and global large-scale applications of the control network, the paper reviewed unmanned observation systems for seafloor geodetic network: it was pointed out that in recent years, the GNSS-acoustic combined observation system based on unmanned systems such as sea buoys, unmanned ships, wave gliders and unmanned aerial vehicles has developed rapidly, greatly reducing the observation cost of traditional seafloor geodetic control network and improving the observation and maintenance efficiency of seafloor control network; moreover, the research progress of GNSS-acoustic unmanned observation systems at home and abroad was described, and the advantages and disadvantages of existing unmanned observation platforms were analyzed; finally, and the challenges and possible development directions of GNSS-acoustic unmanned observation system were proposed.
seafloor geodesy; global navigation satellite system (GNSS)-acoustic; unmanned systems; underwater positioning
薛樹強(qiáng), 楊誠, 趙爽, 等. 海底大地控制網(wǎng)無人觀測系統(tǒng)研究進(jìn)展[J]. 導(dǎo)航定位學(xué)報, 2023, 11(6): 8-21.(XUE Shuqiang, YANG Cheng, ZHAO Shuang, et al. Review of unmanned observation systems for seafloor geodetic network[J]. Journal of Navigation and Positioning, 2023, 11(6): 8-21.)DOI:10.16547/j.cnki.10-1096.20230602.
P228
A
2095-4999(2023)06-0008-14
2023-11-14
嶗山實驗室科技創(chuàng)新項目(LSKJ202205100,LSKJ202205105);國家重點(diǎn)研發(fā)計劃項目(2020YFB0505802);國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)基金(41931076);中國測繪科學(xué)研究院基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)項目(AR2313)。
薛樹強(qiáng)(1980—),男,山東東營人,博士,研究員,研究方向為大地測量數(shù)據(jù)處理理論與方法。