1.一种面向全海深环境的海量声呐波束高效声线跟踪方法,其特征在于,该方法包括:S1,利用道格拉斯‑普克抽稀算法对复杂声速剖面进行压缩,得到简化后的声速剖面S;
S2,预设波束入射角度范围和波束角间隔,波束旅行时范围和波束旅行时间隔,利用常梯度声线跟踪算法对预设波束循环进行声线跟踪,计算每个波束的水深和偏移量(Hi,Lj);
S3,基于k‑d树数据结构对每一个预设波束入射角和旅行时(θi,tik)、水深和偏移量(Hi,Lj)进行组织,得到声线跟踪模板;
S4,根据真实波束入射角和旅行时 采用K近邻搜索 附近声线跟踪模板点(Ha,Lb);
S5,根据搜索模板点(Ha,Lb),利用反距离加权计算波束(θ,t)的水深和水平偏移量(H,X),实现全海深环境波束高效声线跟踪;
在步骤S3中,基于k‑d树数据结构对每一个预设波束入射角和旅行时(θi,tik)、水深和偏移量(Hi,Lj)进行组织,得到声线跟踪模板,包括:以波束入射角θi和波束旅行时tik为两个维度,计算两个维度数据方差,选择方差最大的维数作为分割轴;
式中,i为波束入射角编号,取值范围[0,N],σ1和 分别为分割轴为波束入射角的方差和均值,σ2和 为分割轴为波束旅行时的方差和均值;将方差最大的维数作为分割轴,对分割轴上的数值进行排序,确定中值u,分割轴数值大于u的数值划分左子树空间,数值小于u的数值划分右子树空间;k为第i个波束的波束旅行时编号,取值范围[0,M];
对左子树空间和右树子空间内的数据重复分割轴选择以及数值排序过程,将空间和数据集进行细分,直到空间中只包含一个数据点。
2.根据权利要求1所述面向全海深环境的海量声呐波束高效声线跟踪方法,其特征在于,在步骤S2中,计算每个波束的水深和偏移量(Hi,Lj),包括:预设波束入射角度范围 波束角间隔为p;波束旅行时范围为
[0,Tmax],波束旅行时间隔为r;
计算每一个预设波束的入射角和旅行时(θi,tik);
根据简化后的声速剖面S,利用常梯度声线跟踪算法对每个预设波束(θi,tik)进行跟踪,计算每个点的水深和偏移量(Hi,Lj)。
3.根据权利要求1所述面向全海深环境的海量声呐波束高效声线跟踪方法,其特征在于,在步骤S4中,根据真实波束入射角和旅行时 采用K近邻搜索 附近声线跟踪模板点(Ha,Lb),包括:设定最近邻点的数量为n;
根据真实波束入射角和旅行时 执行K近邻搜索算法,以找到与查询点 距离最近的n个点和对应的水深和偏移量坐标。
4.根据权利要求1所述面向全海深环境的海量声呐波束高效声线跟踪方法,其特征在于,在步骤S5中,根据搜索模板点(Ha,Lb),利用反距离加权计算波束 的水深和水平偏移量(H,X),实现全海深环境波束高效声线跟踪,包括:对于每个搜索到的模板点,计算与查询点之间的欧氏距离,查询点为真实波束的估计位置;
根据反距离加权原则,距离越近的模板点赋予越大的权重;
对水深和水平偏移量分别进行反距离加权计算;对于每个水深或水平偏移量属性,将搜索到的模板点的属性值乘以对应的权重,并将所有加权后的属性值相加;将加权和除以所有权重的总和,得到估计的水深和水平偏移量。
5.根据权利要求4所述面向全海深环境的海量声呐波束高效声线跟踪方法,其特征在于,权重的计算公式为:其中,ws是第s个样点的权重,ds是样点与待插值位置距离,b是可调参数。
6.根据权利要求5所述面向全海深环境的海量声呐波束高效声线跟踪方法,其特征在于,可调参数b取值为2。
7.根据权利要求5所述面向全海深环境的海量声呐波束高效声线跟踪方法,其特征在于,设已知样点的个数为c,第s个样点的坐标为(xs,ys),权重为ws,对应水深和水平偏移量为(Hs,Ls),则待插值位置的水深和水平偏移量通过以下公式计算:式中,H为水深,X为水平偏移量,s为样点序号,c为已知样点的个数,ws为权重。
8.一种面向全海深环境的海量声呐波束高效声线跟踪系统,其特征在于,该系统用于对权利要求1‑7任意一项所述面向全海深环境的海量声呐波束高效声线跟踪方法进行调控,该系统包括:复杂声速剖面压缩模块,用于利用道格拉斯‑普克抽稀算法对复杂声速剖面进行压缩,得到简化后的声速剖面S;
声呐波束属性计算模块,用于预设波束入射角度范围和波束角间隔,波束旅行时范围和波束旅行时间隔,利用常梯度声线跟踪算法对预设波束循环进行声线跟踪,计算每个波束的水深和偏移量(Hi,Lj);
声线跟踪模板构建模块,用于基于k‑d树数据结构对每一个预设波束入射角和旅行时(θi,tik)、水深和偏移量(Hi,Lj)进行组织,得到声线跟踪模板;
声线跟踪模板点搜索模块,用于根据真实波束入射角和旅行时 采用K近邻搜索附近声线跟踪模板点(Ha,Lb);
声线跟踪模块,用于根据搜索模板点(Ha,Lb),利用反距离加权计算波束 的水深和水平偏移量(H,X),实现全海深环境波束高效声线跟踪。