刘长德，顾宇翔，张进丰

（1.中国船舶科学研究中心，江苏无锡214082；2.中船重工奥蓝托无锡软件技术有限公司，江苏无锡214082）

0 引 言

船舶在海上航行过程中，由于受到风、浪、流等环境因素的干扰，运动具有很强的随机性和非线性，尤其在恶劣的海况条件下，船舶的航行和海上作业会有很大的安全隐患。如果能提前预报未来时刻的运动状态，获得未来船舶运动的暂息期，对于辅助船舶的特定作业具有重要指导意义。

目前，国内外对船舶运动极短期预报的研究一般采用离线滤波方法，利用去除高频噪声后的数据进行预报结果的分析。对于船舶运动实测数据，所采集的数据不可避免地存在高频噪声，从而造成信噪比严重降低，文献[1]中以DDG-51 驱逐舰为例离线分析了测量噪声对船舶运动极短期预报精度的影响，尤其是在运动峰值处会导致较大的预报误差，因此进行极短期预报时，必须对信号进行滤波处理。传统的滤波方法是将信号进行傅里叶变换，去除掉高频噪声，保留有用信号，通过逆变换得到真实信号。该方法虽然能去掉噪声，但易产生高频失真，而小波变换克服了傅里叶变换中时域的瞬间变化在频域不能反映出来的缺陷，其在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率，在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，这正符合低频信号变化缓慢，而高频信号变化迅速的特点[2]。在大尺度下，可以将信号的低频信息全局表现出来，在小尺度下，可以将高频局部特性表现出来，其优点在惯性导航系统信号分析中得到了充分体现[3]，这种特性使小波变换为船舶运动信号实时滤波提供了理论基础。……