吴英姿[1]2001年在《多波束测深系统地形跟踪与数据处理技术研究》文中提出多波束测深系统是现代信号处理技术、计算机技术、高精度导航定位技术等多种技术的高度集成。本文在我国独立开发的 H/HCS-017 型条带测深仪产品的技术基础上，对有关的多波束测深技术进行了研究。 围绕海底反向散射信号的高精度检测和估计技术，开发了快速能量中心收敛算法和特征模型相关算法，研究了基于 FFT 波束形成的加权时间平均与方位指示处理方法，并讨论了利用分离波束相位差检测技术的海底反向散射信号到达时间 (TOA) 和到达方向 (DOA) 的高精度检测与估计方法。研究成果经过海上实际采集的试验数据检验，结论正确。对于进一步提高国产多波束条带测深仪产品的技术性能具有重要参考价值和良好的应用前景。 海底地形实时跟踪技术是保证多波束测深系统实现高效率全覆盖水下地形测量的核心技术，作者通过对多波束测深系统海底回波信号统计特性的研究，依据地形测量理论，并结合实际系统信号处理的技术特点和处理时序，提出了实现海底跟踪控制的关键参数及计算方法，建立了基于中值滤波技术的海底地形实时跟踪数学模型，并开发出实时地形跟踪专家系统，该系统经多次海上实验验证表明：理论正确、方案可行，取得良好效果。 多波束测深系统是一个多传感器组合的复杂系统，本文分析了系统主要误差的来源，论证了声纳基阵误差综合修正方法，并提出了测量数据的预处理方法和测深数据的时间与空间联合处理方法，可以有效剔除野值，提高数字成果图的成图质量。 多波束测深系统的测量成果必须通过海上实验考核，我国目前还没有多波束测深的测量规范。本文根据国际海道测量标准提出了多波束测深系统的水深和位置精度的评估模型，并提出了一种双观测法统计模型对测量数据的质量进行评估，其研究成果可以为建立我国多波束测深规范提供参考。 ． 哈尔滨工程大学博士学位论文——＠ 此外，作者通过对国内外多波束测深技术的发展动态和应用前景的研究分析指出：型号多样化、体积小型化，高精度和多功能将是今后多波束测深系统的发展方向。
鲁东[2]2015年在《浅水多波束测深声纳关键技术研究》文中研究表明多波束测深声纳是当代海底地形勘测的重要设备之一。随着现代科学技术的不断进步,浅水多波束测深声纳技术和设备也不断发展与完善,并广泛应用于海底管道检测、海底电缆铺设、海洋工程测量、海底资源勘测、海底沉物探测、水下环境调查、水库库容测量、电站大坝监测、堤防监测以及指导港口与航道疏浚、水上安全航行等国防和国民经济建设领域。结合当前国内外浅水多波束测深声纳设备及技术的发展趋势和国内发展的实际需求,为进一步提高浅水多波束测深声纳的综合性能,本文围绕宽覆盖高分辨测深技术、多波束近场聚焦技术、Multi-Ping与横摇稳定技术和海底地形稳健检测技术等四个方面展开研究,主要内容如下:第一,研究基于脉冲压缩的宽覆盖高分辨多波束测深技术。一方面,引入线性调频(Linear Frequency Modulation,LFM)信号脉冲压缩技术后,高的旁瓣电平导致相干测深法中两个子阵信号的相干损失,为减少相干损失,提出了可变窗函数的LFM多波束回波信号脉冲压缩方法。另一方面,针对LFM信号脉冲压缩运算量较大的问题,研究了编码信号的自相关旁瓣特性,并利用编码信号脉冲压缩的低运算量特点,提出了基于低自相关旁瓣编码的高分辨多波束测深技术。为进一步降低运算量,提出了基于现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)的编码信号快速脉冲压缩结构。分别以常规连续波(Continuous-Wave,CW)窄脉冲、LFM和低自相关旁瓣编码为探测信号进行仿真分析和湖上试验,结果表明:LFM和低自相关旁瓣编码相对CW窄脉冲在测深质量上有质的提升;可变窗函数的LFM多波束回波信号脉冲压缩方法减少了各波束的相干损失,降低了信噪比损失,提高了距离分辨力,提高了海底地形的测深质量;以低自相关旁瓣编码信号为探测信号时,脉冲压缩更容易实时运算,利于工程实现,可广泛应用在低成本声纳中。第二,研究多波束近场聚焦技术。一方面,针对浅水多波束近场测深中发射未聚焦和单焦点发射聚焦导致航迹向分辨力下降问题,提出了基于Kasami编码的浅水多波束近场多焦点发射聚焦方法。首先讨论了单焦点聚焦原理,并引入具有优越相关性的Kasami编码信号来解决多个焦点信号间的相互干扰问题;其次推导了其发射和接收原理;然后对发射未聚焦、单焦点聚焦和多焦点聚焦等叁种情况进行了仿真对比,结果表明多焦点聚焦方法具有更窄的发射波束宽度和更高的积分旁瓣比(Integrated Side Lobe Ratio,ISLR);最后进行了水池试验验证,表明本方法显着提高了浅水多波束近场测深的航迹向分辨力。另一方面,针对常规多波束测深声纳接收信号处理中采用远场近似模型,导致近场接收波束形成的分辨力急剧下降的问题,研究了基于FPGA的多波束实时动态聚焦波束形成(Real-Time Dynamic Focused Beam-forming,RT-DFBF)方法。首先讨论了相移聚焦波束形成的基本原理,论证了利用其解决近场动态聚焦波束形成的可行性;其次深入分析了算法中各步骤运算的实时性,并在计算精度和实时性之间做合理折衷;然后提出了一种基于FPGA的实时处理结构;最后通过水池试验验证了该方法的实时性、有效性和实用性。第叁,研究Multi-Ping与横摇稳定技术。一方面,在常规多波束测深中,针对远距离目标回波信号未到达接收基阵时不能再次发射探测信号而导致测深帧率下降的问题,提出了基于Kasami编码的浅水多波束Multi-Ping测深方法。首先讨论了频分复用Multi-Ping测深方法、基于Kasami编码的并行和串行Multi-Ping测深方法的基本原理。然后通过仿真分析,对比了叁种方法的条带间干扰和测深分辨力的性能,结果表明基于Kasami编码的串行Multi-Ping测深方法具有条带间干扰较低,且具有较高测深分辨力的特点。最后进行了水池试验验证,表明该方法在保证测深分辨力的情况下,可有效的提高测量帧率,进而提高测量效率。另一方面,横摇角度的不断变化,使单条测线中的覆盖线左右不均匀,使测线间需要较高的交迭率,从而降低了测量效率。针对此问题,提出了基于FPGA的实时横摇稳定方法。首先研究了实时横摇稳定的基本原理,并分析了算法中各步骤运算的实时性。然后提出了一种FPGA实时计算结构,并将其应用到浅水宽覆盖多波束测深声纳中进行了实时性验证。最后利用松花湖现场横摇数据进行了效率验证,结果表明该技术能根据横摇角度的变化,实时补偿覆盖线的偏离,使覆盖线左右均匀,确保了测线的有效覆盖宽度,提高了测量效率。第四,研究海底地形稳健检测技术。一方面,针对“隧道效应”导致虚假地形的问题,提出了基于有序统计恒虚警概率(Order-Statistics Constant False Alarm Rate,OS-CFAR)的隧道效应消除技术和局部均值二分k搜索法(Local Mean Dichotomy K-FINDER,LMD-K-FINDER)。首先研究了 OS-CFAR和隧道效应的消除原理。其次研究了 k 搜索法(K-FINDER)、LMD-K-FINDER 原理和 LMD-K-FINDER 在宽松 k 条件和滑动条件下的快速计算方法。然后,通过仿真研究,表明该方法不仅能有效消除“隧道效应”,而且比同类快速方法有着更快的计算速度。最后通过湖上和海上试验数据验证分析,结果表明该方法有效的避免了因“隧道效应”产生的虚假地形,同时具有较低的运算量。另一方面,在常规检测方法中,水体中各非海底目标回波会导致测深异常值的出现,进而导致虚假地形。针对此问题,提出了基于方向预测的帧内地形跟踪方法。首先研究了帧内地形跟踪起点的搜索技术和基于方向预测的地形跟踪技术。然后通过仿真分析表明,合理利用了地形连续性、信干比(Signal to Interference Radio,SIR)和幅度等信息,并采用了方向预测技术,使得帧内地形跟踪方法总体较为稳健。利用其跟踪轨迹设置合理时间窗,可有效减少常规WMT(Weight Mean Time)和相干测深法受水体非地形目标干扰而产生的异常值。最后通过湖上和海上试验数据验证,结果表明:该方法对常规水体目标干扰有较好的地形跟踪能力;该方法实施过程中不需要上下门限信息,使得该方法尽可能少的依赖操作员,有一定的自动性;该方法不需要前帧的数据信息,可降低帧间测深信息的依赖度,当遭遇极端地形导致错误帧后,能迅速重新跟踪,不受前帧错误地形的影响。
黄凯[3]2017年在《多波束测深系统地形跟踪技术研究》文中研究指明随着海洋经济与技术的发展,海底地形探测技术受到了越来越多的关注,并已逐渐成为海洋资源开发、环境调查等工作的基础。较之于传统声纳的单点测量,多波束测深系统利用广角度发射、多通道接收与阵处理技术,可以单次形成高密度的条幅式数据,测深效率大幅提高,在水下资源调查、海洋划界等领域具有重要的应用价值。论文针对多波束测深精度进一步改善的需求,引入地形跟踪的思想并发展了相关算法。首先介绍了多波束测深系统的发展历史和特点以及声线跟踪技术和多波束测深系统的基本原理。由于传统的直接利用声线跟踪来获取海底地形的方法很大程度上会受到测量噪声声速畸变以及干扰回波的影响,本文提出了一种将环境起伏特性与回波到达时间、回波到达角以及声速剖面结合起来的状态-空间模型,并给出了序贯滤波的解法。首先重点阐述了无迹卡尔曼滤波算法的相关理论和算法执行流程,然后通过仿真数据对同一信噪比下序贯滤波算法与传统算法的跟踪性能进行了比较,其次研究跟踪性能与信噪比的关系,比较条件均方误差与后验Cramer-Rao下限的关系,最后结合2016年7月的海试数据,进一步验证了序贯滤波算法的优势。针对序贯滤波算法计算量大、效率低的局限,本文提出一种减少未知参数个数的降维方法,该方法使用经验正交函数表征海底深度特征,显着降低了算法的复杂度。在此基础上,基于经验正交函数的正交性进一步扩展了状态-空间模型,使得表征更为复杂的地形演变成为可能,并运用仿真数据对改进后的算法进行了验证。研究了多波束测深系统的常见误差来源及编辑准则,针对文中涉及的几种算法,引入了基于支持向量机的机器学习方法,训练出二分类模型用于判别算法的优劣并剔除异常值,进行数据融合,实现了测量可靠性与水底跟踪精度的提高。论文还介绍了中科院声学所和浙江大学等机构联合开发的全海深多波束测深系统,阐述了其中基于现场可编程门阵列的信号预处理模块的硬件设计与数字信号处理软件算法,并将运用此系统进行信号处理所得的结果与MATLAB仿真所得数据进行对比,验证了所设计的信号预处理算法的正确性。
陈小龙[4]2012年在《AUV水下地形匹配辅助导航技术研究》文中认为水下地形匹配导航是利用地形匹配技术来实现水下精确定位的自主、全天候的导航方式，对于水下航行器长时间水下航行时的精确定位具有重要的作用。本文以AUV长航时的水下精确导航定位为背景，利用多波束测深仪作为水下地形测量手段，结合真实海上试验数据对水下地形匹配导航定位方法进行了深入的研究。论文的主要成果和工作有：（1）研究了水下地形匹配导航的原理、模型以及适用的方法。从理论上探讨了水下地形匹配导航系统的组成，将其分为基本导航单元、水深测量单元以及地形匹配单元叁个部分，并以此分析了水下地形匹配导航的原理。分析了水下地形匹配导航的模型，包括状态空间模型以及数字地形模型，由此导出了影响水下地形匹配导航定位性能的因素。在比较了陆地地形匹配导航与水下地形匹配导航的区别基础上，探讨了利用多波束测深进行水下地形匹配导航的优势，并从理论上分析了适用于多波束测深进行水下地形匹配导航的方法。（2）研究了局部高精度水下数字地形建模方法。详细介绍了多波束测深系统的组成以及原理，给出了本文中使用到的多波束测深系统的具体参数。在此基础上，分析了多波束测深数据后处理原理，并给出了多波束测深数据后处理的流程。针对多波束测深数据的滤波问题，提出了基于动态聚类的单声脉冲(ping)测深数据滤波方法。对滤波后的多波束测深数据进行了空间归位和网格化处理，建立了基于多波束测深的局部高精度数字地形图。（3）研究了实时水下地形特征的提取和匹配单元的构建方法。建立了单波束和多波束测深下的实时海底地形匹配模型，构建了一种多测点下的自适应地形特征的波束选择模式。为了进行地形的插值重构，在分析地形插值模型的基础上，利用分形原理对线性插值进行补偿，提出了一种基于分形补偿的双线性插值方法，对地形特征具有良好的适应能力。为了提高地形的插值精度和效率，提出了一种基于索引的快速插值策略。（4）研究了基于相关性的地形匹配定位方法。在相关性原理的基础上，利用多波束测深下的面地形特征，提出了一种基于极大似然估计的水下地形匹配定位方法。建立了极大似然估计的水下地形匹配导航模型。针对地形匹配中的伪波峰问题，提出了基于费希尔判据的去伪方法，对地形匹配中出现的伪波峰进行有效的剔除。利用真实多波束测深数据进行了极大似然估计下的定位试验。（5）研究了基于信息融合的AUV水下地形匹配导航。从信息融合的观点出发，将地形匹配定位技术与基本导航系统相结合，建立了地形匹配导航的关联模型，利用最近邻法建立了地形匹配定位的有效性检测流程，提出了一种基于关联可靠性的连续导航定位方式。建立了贝叶斯估计下的水下地形匹配导航模型，利用粒子滤波方法来对贝叶斯估计问题进行近似最优解算，提出了一种基于改进的粒子滤波的水下地形匹配航迹跟踪方法。探讨了影响水下地形匹配导航误差的因素，最后，从模块化设计思想出发，建立了AUV水下地形匹配导航系统结构，针对AUV水下导航，构建了基于双重模式的水下地形匹配导航策略，利用真实多波束测深试验数据进行了仿真研究。本文深入研究了AUV水下地形匹配导航的原理、方法以及实施步骤，并进行了真实多波束测深数据的回放式仿真试验。结果表明：本文提出的方法具有较高的精度，对地形特征具有较好的适应能力，可以利用来进行长时间下的水下导航定位修正，具有较高的实际应用价值。
马延霞[5]2007年在《多波束条带测深系统测深精度评估方法研究》文中认为测量精度是水深测量仪器一个非常重要的技术指标。条带测深仪采用多波束技术测深，工作效率有了极大的提高，但是其边缘波束测量精度的检验至今只能在标准试验海域进行。国际上，目前只有加拿大拥有标准试验海域，对于我国多波束测深仪技术的研究、应用与推广不利。因此研究适合我国国情的条带测深仪水深测量精度的检验方法具有重要的理论意义和实际使用价值。本文就是利用条带测深仪的测量数据，对多波束测量技术与测深精度进行分析，讨论了多波束测深系统相对精度和绝对精度的系统精度评估方法。采用的静态精度评估方法就是在多波测深系统静止的条件下考核其对同一位置测量深度的误差；动态精度评估方法就是布设多条交重迭点的测深误差；绝对精度评估方法是在多波束测深的同时利用高精度的测深仪测量同一区域，用此参考地理模型来检验多波束测深的精度。根据误差理论，叁种精度评估的方法分别从系统稳定性、自符合性和系统误差方面确定各误差源的综合误差，它们是检验多波束测深系统精度是否符合海道测量标准的有效方法。本文主要研究内容及成果是：从理论上对处理方法进行分析，对数据进行模拟仿真；而后利用条带测深仪所记录的各种测量深度数据进行检验，从而进行误差分析、处理，得到误差数据曲线；并对质量评估方法进行改进，即基于测量误差(高斯误差)与规则地形条件下深度差不同的统计特性所提出的残差消除法，使得估计精度得到提高。不仅适用于规则的海底地形的测深质量估计，也适用于不规则的海底地形的测深质量估计，而且可推广到其他领域的质量评估中，具有实际应用价值。
何林帮[6]2015年在《基于多波束和浅剖的海底浅表层沉积物分类关键问题研究》文中指出开发和利用海洋资源,油气资源尤其是我国“海洋强国”战略的一个非常重要组成部分,而基于声学的沉积物结构探测则在该工作中扮演着不可或缺的基础保障作用。多波束和浅地层剖面仪(浅剖)均具备快速、大面积探测海底沉积物的能力,前者可探测海底床表沉积物,后者可探测浅表层数百米深度的沉积物。相对传统的钻孔取样方法,基于多波束和浅剖的声学沉积物探测方法提高了探测效率,显着降低了作业成本,但不可否认的是目前仍存在诸多问题。为此,本文在系统分析了现有海底沉积物声学探测研究现状的基础上,重点开展了基于多波束和浅剖回波强度数据的海底浅表层沉积物分类关键问题研究,完善了现有声学探测理论和方法,实现了海底浅表层沉积物的准确探测。本文的主要工作和贡献如下：(1)论述了多波束和浅剖系统的声学原理、系统组成和工作原理,并给出了基于多波束和浅剖回波强度进行海底沉积物分类的原理。(2)给出了多波束回波强度图像数据处理的流程；分析了现有声线跟踪方法的不足以及海底投射点位置计算误差对声强的影响,提出了顾及姿态角的叁维声线跟踪方法,取得了5‰的平均跟踪精度,提高了波束海底投射点位置和声强的计算精度。(3)为削弱多次波对浅剖有效一次反射波的影响,首先分析了预测反褶积和反馈循环法压制多次波的优缺点；在此基础上,提出了一种基于二者组合的多次波综合压制方法,将浅剖数据的峰值信噪比提高了15%,压制前后的浅剖图像保真度达到0.87,显着地提高了浅剖回波强度数据的质量。(4)为克服单一峰谷法层界划分的不足,提出了一种回波损失曲线峰谷与沉积物品质因子Q结合的浅地层沉积物层界综合划分方法。以钻孔资料为参考,综合划分方法取得了优于2%的相对层界划分精度,明显优于传统峰谷法。(5)为削弱声波在浅地层传播过程中声能衰减给回波强度和分类的影响,借助基于波动理论的反Q滤波声能补偿方法,计算了声能补偿的振幅算子和相位算子,对传播过程中的声能衰减进行了补偿。实验表明,声能补偿后振幅平均提高了约18%,重构后的回波图像对层界的反映更加清晰。(6)根据浅地层声能变化与沉积物的相关性,提出并定义了与沉积物相关度较高的两个参量,即沉积物层衰减量BL*i及其残余补偿量αr*i；给出了样本特征参量的筛选原则,获得了适合浅地层沉积物分类的显着性参量(BL*i、αr*i、均值、叁阶矩、不变矩等)；结合试验,研究并给出了样本的宽度确定和优选方法。实验表明,采用优选样本和显着性统计参量,将沉积物分类的正确率提高了6%。(7)分析了支持向量机、BP神经网络和小波BP神经网络的优缺点,比较了叁者沉积物分类的精度,认为小波BP神经网络作为沉积物分类器最优；针对小波BP神经网络存在的收敛速度慢、易陷入局部极小和误差陡峭处抖动较大问题,通过增加自适应学习率和动量因子,并对初始连接权值和各层阈值进行优化,解决了上述问题,实现了小波BP神经网络的改进。实验结果表明,改进的小波BP神经网络将网络训练收敛速度提高了40%左右,拟合误差控制在4%之内,显着地提高了沉积物分类的可靠性。(8)通过样本优选、特征参量提取以及改进的小波BP神经网络训练,分类器实现了基于多波束回波强度数据的海底床表沉积物监督分类以及基于浅剖回波强度数据的浅地层沉积物监督分类。实验表明,在海底床表沉积物分类中,样本的识别准确率和分类精度分别达到了94%和98.8%；在浅地层沉积物分类中,样本的识别准确率达到了96.26%,沉积物分类的内符合和外符合精度分别达到了97.98%、84.76%。(9)分析了基于多波束回波强度数据实施海底床表沉积物分类与基于浅剖回波强度数据实施浅地层沉积物分类的优缺点,认为二者分类结果具有较强的互补性,为此提出了基于二者分类结果迭加的浅表层沉积物结构获取方法及其叁维建模方法,实现了浅表层沉积物结构的叁维立体呈现。
张艳秋[7]2015年在《水下目标声成像仿真与研究》文中研究表明声成像技术已经成为目前海洋研究领域的重要技术,声成像系统能克服复杂的水文环境,以直观、丰富、立体的图像来显示被观测区域的水下环境,及识别水下目标方位及目标位置。本文设计并实现了一个机械扫描声呐成像系统,利用该系统对消声水池扫描一周并采集实验数据,采用波束形成、匹配滤波等方法处理数据,将处理结果以彩色图像显示出来,取得了一些较有价值的结果。在声成像技术中,针对波束形成声成像、声透镜成像和声全息成像叁种常用的成像方式分别进行了详细分析和介绍。接着重点介绍了波束形成的基本原理、多波束成像技术、及影响波束形成的几点因素,为波束形成声成像提供了理论依据。分别从二维成像和叁维成像两个方面介绍了波束形成声成像,其中二维成像中简要介绍了波束形成、匹配滤波方法。叁维成像中简要介绍了多角度扫描、聚焦波束形成方法。在理论分析的基础上,完成了机械扫描声呐成像系统的方案设计,给出了方案的系统框图并对框图中的各个模块进行了详细介绍。也给出了硬件系统组成,重点介绍了发射阵T63和L阵的性能参数、消声水池实验叁维图及数据处理流程图。为验证方案的正确性,通过消声水池实验测试该系统的可行性和有效性。实验结果表明,该机械扫描声呐成像系统可行且有效。最后,通过对水池实验数据的处理和分析,验证了机械扫描声呐成像硬件系统和数据处理系统的有效性,实验结果表明,该成像系统能够有效进行水池的二维成像(回波时间-强度历程图、俯视图、侧视图)及水池的局部叁维成像,具备了很好的水下目标声成像能力。
苏皓, 孙超, 卓颉[8]2012年在《LCMV波束形成削弱多波束测深声呐的隧道效应》文中进行了进一步梳理分析了海底多波束测深声呐中存在的隧道效应的产生机理,指出旁瓣干扰是导致隧道效应的重要因素。在最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response)波束形成的原理基础上,提出使用线性约束最小方差(Linear Constrained MinimumVariance)波束形成技术来抑制隧道效应,该方法可以通过引入主瓣约束保证在抑制隧道效应的同时,主瓣不会因为干扰而发生畸变。通过计算机仿真实验,证明了LCMV波束形成算法抑制隧道效应的有效性。
李临[9]2008年在《海底地形匹配辅助导航技术现状及发展》文中提出叙述海底地形匹配辅助导航技术的现状及发展趋势,包括海底地形探测技术,数据库技术及图像匹配技术,并对几个关键技术进行分析和探讨。
王雪森[10]2012年在《AUV主控制系统设计》文中研究指明AUV具有无缆绳束缚、自主控制、可搭载多种传感器的特点，是进行海洋资源探测的重要工具和手段。主控制系统是AUV控制系统的核心，其功能的实现和设计的可靠直接关系到整个控制系统的性能。主控制系统的设计包括平台搭建、任务规划等多个方面。本文在总结AUV自主控制技术发展现状的基础上，依托实体AUV，完成对AUV主控制系统的设计。本文主要进行了以下几个方面的工作：(1)分析AUV系统特点，提出一种基于TCP/IP的多节点控制结构，明确主控单元的功能，给出主控制系统节点即主控单元的总体设计。选择基于PC104总线的工控机为主控单元的嵌入式平台，依据需求对PC104模块进行外部扩展，进行平台搭建。(2)详细分析AUV运行过程中主控单元的任务，利用多线程的技术优势，合理规划多个线程，实现多任务并行工作；针对AUV水下作业过程，对航行轨迹进行解耦分析，给出AUV避障控制算法，确定参数取值。(3)分析总结传统的安全性设计方法，提出主动抛载加被动抛载的新思想，设计基于PC104模块和监控子单元的安全冗余结构，实现AUV安全保障的双保险。(4)为验证主控单元的设计，将主控单元和其他节点单元接入半实物仿真系统，设计水面操盘实验、下潜实验、AUV水下避障实验、状态监控实验和安全故障实验，分别完成主控单元基本功能的测试、避障控制算法的检验和系统安全保障功能的测试。实验结果表明主控单元不仅实现了预期的基本功能，而且能有效保障AUV系统的安全性。本文不仅设计实现了主控单元的基本功能，更着重对AUV系统的安全保障功能进行了研究，提出安全保障的新模式，对以后类似课题或设计具有重大参考价值。
参考文献：
[1]. 多波束测深系统地形跟踪与数据处理技术研究[D]. 吴英姿. 哈尔滨工程大学. 2001
[2]. 浅水多波束测深声纳关键技术研究[D]. 鲁东. 哈尔滨工程大学. 2015
[3]. 多波束测深系统地形跟踪技术研究[D]. 黄凯. 浙江大学. 2017
[4]. AUV水下地形匹配辅助导航技术研究[D]. 陈小龙. 哈尔滨工程大学. 2012
[5]. 多波束条带测深系统测深精度评估方法研究[D]. 马延霞. 哈尔滨工程大学. 2007
[6]. 基于多波束和浅剖的海底浅表层沉积物分类关键问题研究[D]. 何林帮. 武汉大学. 2015
[7]. 水下目标声成像仿真与研究[D]. 张艳秋. 东南大学. 2015
[8]. LCMV波束形成削弱多波束测深声呐的隧道效应[J]. 苏皓, 孙超, 卓颉. 电声技术. 2012
[9]. 海底地形匹配辅助导航技术现状及发展[J]. 李临. 舰船电子工程. 2008
[10]. AUV主控制系统设计[D]. 王雪森. 天津大学. 2012