(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202110275576.9 (22)申请日 2021.03.15 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113064440 A (43)申请公布日 2021.07.02 (73)专利权人 哈尔滨工程大 学 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南 通大街145号哈尔滨工程大学科技处 知识产权办公室 (72)发明人 赵玉新　赵恒德　邓雄　赵廷　 郝日栩　刘延龙　杨硕　 (51)Int.Cl. G05D 1/06(2006.01) G01C 13/00(2006.01) G06F 30/25(2020.01) G06F 30/27(2020.01) (56)对比文件 CN 106485074 A,2017.0 3.08 CN 108931243 A,2018.12.04 CN 109870914 A,2019.0 6.11 US 2010168942 A1,2010.07.01 CN 108803313 A,2018.1 1.13CN 108303891 A,2018.07.20 KR 20160079950 A,2016.07.07 Yuxin Zhao等.Statistical Methods i n Ocean Predicti on. 《Global Oceans 2020: Singapore – U.S. Gulf Coast》 .2020,1-7. 贾平生等.基于多层混合模型的非高斯海 洋 背景场表示. 《电声技 术》 .2018,(第02期),4 4- 53. 董蛟等.欠驱动USV实时自主 避障路径规划 算法. 《电光与控制》 .2020,(第0 5期),14-17+5 5. 冯炜等.海 洋环境下基 于量子行为粒子 群优 化的时间最短路径规划方法. 《海 军工程大 学学 报》 .2017,(第0 6期),76-81. 李亚文,等.海 洋观测中的实时操作系统分 析研究. 《海 洋技术学报》 .2015,第32卷(第2期), Kevin等.Validation of genetic algorithm ‑based optimal sampl ing for ocean data as similation. 《Ocean Dynamics》 .2016,第6 6卷 马蕊， 等.海 洋水下立体观测技 术装备发展 研究. 《中国工程科 学》 .2020,第2 2卷(第6期), 审查员 王玮 (54)发明名称 一种基于海洋模式的自适应观测方法 (57)摘要 本发明提供一种基于海洋模式的自适应观 测方法， 步骤一： 构建采样背景场； 步骤二： 构建 全局代价函数； 步骤三： 通过粒子群算法求解采 样方案； 步骤四： 将采样结果用于数据同化； 步骤 五： 更新采样方案。 本发明充分利用了区域耦合 模式预报数据完成了对海洋移动观测平台采样 方案的设计。 并将观测结果及时返回到模式中， 完成对预报和采样方案的更新， 形成闭环。 降低 了环境变化对采样方案造成的扰动， 实现了对有 限观测资源的充分利用。 在提高了模式预报精度 的情况下， 增强了采样方案实时性。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 113064440 B 2022.08.02 CN 113064440 B 1.一种基于海洋模式的自适应观测方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 步骤一： 构建采样背景场 获取海洋模式在某段时间内的预报值， 通过计算采样区域中各点随时间的变化程度， 构建用于指导采样的背景场； 步骤二： 构建全局代价 函数 在获得采样背景场的基础之上， 加入约束， 通过加权的方式构建全局代价 函数； 步骤三： 通过 粒子群算法求 解采样方案 通过基本粒子群算法求解全局代价函数， 得到满足使全局代价函数值最小的最优采样 方案； 步骤四： 将采样结果用于数据同化 将采样结果运用数据同化技术结合海洋模式的预报值， 得到分析值， 并作为初始条件 完成下一阶段的预报； 步骤五： 更新采样方案 以当前海洋移动观测平台的位置作为起点， 终点不变， 利用更新后的预报值， 构建新的 背景场， 结合 新背景场构成的全局代价 函数对采样路径进行重新 规划。 2.根据权利要求1所述的一种基于海洋模式的自适应观测方法， 其特征在于， 所述步骤 一中构建背景场的方法表示 为： 式中， n代表海洋模式的预报次数， x代表位置， 代表所有预报值的平均值， Fσ,x代表背 景场在x处的数值， Tx,j Tx,t代表海洋模式在x处， 第t次预报的数值。 3.根据权利要求1所述的一种基于海洋模式的自适应观测方法， 其特征在于， 所述步骤 二中构建全局代价 函数的方法表示 为： F＝c1w1Fσ+c2w2D+c3w3P+B 其中c1， c2， c3为标准化系数， 用来保证各局部代价函数的数值保持在同一数量级， w1， w2， w3为权重系数， 确 定各局部代价函数所占有的权重， Fσ为基于背景场构建 的局部代价函 数； D为距离势约束， 确保各采样点之间间隔一定的距离， 避免重复采样； P为航程约束即路 径的总长度； B为 边界条件； 具体方法如下： 步骤2.1构建基于背景场的局部代价 函数 假定观测方案中观测网络的某个观测平台的观测路径为 则基于待测海域海洋环境 要素变化特性的局部代价 函数可以表述 为： 是由路径上的所有观测点组成的向量； 步骤2.2构建基于多个平台之间的避碰与重 叠约束的局部代价 函数 以观测平台的测量范围为基准， 考虑同一观测平台不同测量点间的间距约束以及不同 观测平台之间的距离约束， 引入距离势Ri,j来进行表征对应的局部代 价函数D， Ri,j的数学表 达式如下：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113064440 B 2对应的局部代价函数D则为任意两点之间的距离势之和， (i,j)为路径上某观测点x的 坐标， Lmax代表距离势约束的作用距离， 大于等于其观测范围半径的2倍； 步骤2.3构建基于移动观测平台测量属性约束的局部代价 函数 针对观测平台的自身的测量属性： 测量时间间隔、 测量范围、 续航里程， 构建了相应的 局部代价函数， 合理的观测 点数量一方面要保证观测充足， 另一方面要避免局部区域内出 现重复观测， 移动观测平台续航里程则对整个观测平台的观测轨迹的总长度P进 行限制， 对 于多移动观测平台而言， 则为多平台的观测轨 迹的总长度均值； 步骤2.4构建基于移动观测平台避障约束的局部代价 函数 对于固定存在障碍物， 移动观测平台需要考虑避 障， 从而构建对应的避 障约束的局部 代价函数， 为了满足任意时刻任意位置的避障需求， 则避障需作为 强约束条件， 假设当观测 路径穿过障碍物点时， 则 在代价函数上赋予一个极大的惩罚值B， 惩罚值较代 价函数值高好 3个量级， 即能使规划的最优观测路径偏移上述障碍点。 4.根据权利要求1所述的一种基于海洋模式的自适应观测方法， 其特征在于， 所述步骤 三中粒子群算法的基本公式为： vid＝ωvid+C1random(0,1)(Pid‑Xid)+C2random(0,1)(Pgd‑Xid) Xid＝Xid+vid 其中， ω为惯性系数， C1与C2为加速度常数， vid代表粒子 的移动速度， Xid代表粒子的位 置。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113064440 B 3