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World File Search System浮标
触发和警报声纳浮标系统
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可由无人机机器人部署的通信声呐浮标
在大多数情况下，AUV 等潜水器仍然需要一条称为系绳的物理电缆将水下航行器与水面部署船上的人工控制员连接起来。目前缺乏低成本高效的水下调制解调器是主要原因。微型通信声纳浮标旨在充当高度可部署的水下调制解调器，与水面上的射频 (RF) 发射器耦合，从而形成水面和水下基站之间的无缝通信链路。水下通信链路必须能够传输控制命令以及维持来自 AUV 综合故障排除系统 ITS [1] 的诊断数据流。通信链路以微型声纳浮标的形式封装，以方便通过 M-UAV 和旋翼四轴飞行器 [2 & 3] 进行部署。在本文中，我们介绍了微型通信声纳浮标的设计，其中包括最关键的组件——水下调制解调器。水下调制解调器由换能器、水听器和调制技术组成。二。限制 在设计微型通信声纳浮标时面临几个限制。其中一个主要限制是成本，因为初始资金来自低预算。另一个主要限制是声纳浮标的物理尺寸和重量，因为它不能超过 M-UAV 可以携带的最大有效载荷尺寸和重量。
系泊浮标和其他海洋数据指南...
一些会员国已经认识到系泊海洋数据浮标的价值，并已建立了自己的系泊浮标计划，而其他会员国则正在考虑启动此类计划。漂流浮标合作小组 (DBCP) 在其第二届会议（日内瓦，1986 年 10 月）上指出，明确需要一份关于系泊浮标的技术文件，该文件既可以为希望启动计划的国家提供基本信息，也可以作为在该领域已经活跃的国家之间分享经验的手段。因此，DBCP 建议考虑编写《系泊浮标和其他海洋数据获取系统指南》，其思路应与现有的《漂流数据浮标指南》（IOC 手册和指南第20 号）类似。
声纳浮标处理声学系统 SPAS 为战术任务系统和声学传感器操作员提供手段，通过分析部署的被动和主动声纳浮标获取的声学信号，对潜艇和水面舰艇进行检测、分类、定位和跟踪。
- SPAS 处理特殊用途声纳浮标、模拟声纳浮标（被动和主动）和新型数字声纳浮标。- 声学性能预测计算，提供射线追踪和最大检测范围（MDR 和 PDR）。- 通过窄带分析、宽带分析、瞬态、恶魔、双恶魔、扫描带分析和交互式 ACINT 数据库进行检测和接触分类。- 以不同格式显示的声学信息：ALI、LFI、BFI、ARI、DRI、BRI。- 与部署的声纳浮标相关的战术信息显示在地理图上，允许使用定位辅助工具： - 被动声纳浮标的能量图 - 主动声纳浮标的多静态图 - 手动交叉固定、LOFIX、HYFIX、CPA 和 Lloyd 镜像工具。- 自动交叉定位、卡尔曼滤波器、TMA 和 DOP-CPA 工具。- 根据威胁过滤器自动发出本地接触警报。- CSG 和 CFS 命令发射。- 大型数字存储设备，允许记录任务数据和信号，用于飞行后分析。
声纳浮标处理声学系统 SPAS 为战术任务系统和声学传感器操作员提供基于部署的被动和主动声纳浮标获取的声学信号的分析来检测、分类、定位和跟踪潜艇和水面舰艇的方法。
- SPAS 处理特殊用途声纳浮标、模拟声纳浮标（被动和主动）和新型数字声纳浮标。 - 声学性能预测计算，提供射线追踪和最大检测范围（MDR 和 PDR）。 - 通过窄带分析、宽带分析、瞬态、恶魔、双恶魔、扫描带分析和交互式 ACINT 数据库进行检测和接触分类。 - 以不同格式显示的声学信息：ALI、LFI、BFI、ARI、DRI、BRI。 - 与部署的声纳浮标相关的战术信息显示在地理图上，允许使用定位辅助工具： - 被动声纳浮标的能量图 - 主动声纳浮标的多静态图 - 手动交叉固定、LOFIX、HYFIX、CPA 和 Lloyd 镜像工具。 - 自动交叉固定、卡尔曼滤波器、TMA 和 DOP-CPA 工具。 - 根据威胁过滤器自动本地接触警报。 - CSG 和 CFS 命令发射。 - 海量数字存储设备，用于记录任务数据和信号以供飞行后分析。
不规则声呐浮标模式的设计和性能...
摘要 - 冷战期间开发了最佳单基地声纳浮标场模式，用于深而均匀的海底环境，其中简单的中值检测范围可用于定义声纳浮标之间有用的固定间距。然而，当前经常进行作战的沿海环境中的海洋和声学条件非常复杂且动态，以至于空间和时间的变化破坏了与传统战术搜索概念相关的同质假设。已经开展了多项研究工作来设计更好的被动和单基地主动声纳浮标位置，但其中大多数是评估算法，而不是真正的规划算法。一种不同的算法方法已成功开发并最初应用于单基地移动传感器，该方法从一组随机的传感器位置开始，然后使用遗传算法找到近似最优解。遗传算法解决方案是非标准搜索路径，可适应复杂的海洋学、可变的底部特性和假定的目标战术 [D.P.Kierstead 和 D.R.DelBalzo，《军事运筹学杂志》（2003 年 3 月/4 月）]。随后开发了一种新功能，用于优化复杂沿海环境中多静态主动声纳浮标的位置（纬度、经度和深度）和 ping 时间。这些算法称为 SCOUT（传感器协调以实现最佳利用和战术）。SCOUT 包含对移动传感器遗传算法方法的两项重大修改，以解释双静态和多静态声纳浮标场，其中每个接收器都能够观察来自每个源的数据。第一个修改是在结构上，引入了一个新的染色体来描述战术计划。每个声纳浮标都有一个基因，由一个位置、一个有序的部署序列和一组 ping 时间组成。新染色体中的位置和时间独立变异，并以不规则的模式和非连续的 ping 序列为特征。第二个修改是在检测建模上，引入了一种新的双基地检测模型。它允许相干和非相干处理的组合。对于这项工作，我们假设可以同时监控所有声纳浮标。本文讨论了现实环境中的新染色体结构和模拟结果。结果表明：a) SCOUT 可以有效地将多基地传感器场适应SCOUT 算法是我们之前的遗传算法工作的扩展，据我们所知，它们是唯一从头开始设计复杂环境中多静态主动声纳浮标位置的解决方案，而不是推荐一般的努力分配或简单地评估具有不同参数的标准模式。