吴宗秀，吴 超

(1. 上海交通大学 船舶海洋与建筑工程学院，上海 200240; 2. 上海交通大学 海洋工程国家重点实验室，上海 200240)

水下寻源着眼于解决利用单个或编队水下航行器对未知分布的信号场进行信号源搜索问题。水下工程领域的许多问题都可以归结为水下寻源问题。包括：失事飞行器黑匣子的寻找、天然气或者水下矿藏的定位、热液喷口搜索[1]等。在这些问题中，未知信号场则相应地可以具体化为声学信号场、化学物质浓度信号场及温度信号场等。水下寻源问题的解决方案对于扩展水下航行器的应用而言有着重大的意义，该领域的解决方法一般有瞬态决策方法、极值搜索算法、高斯过程回归以及神经网络等。

Holland等[2]、Russell[3]分别就未知信号场的寻源问题提出了六边形和Z字型前进路线的搜索策略，通过离散的信号测量以及简单的信号强度对比进行搜索路径的规划。Russell[4]后续将工作拓展到三维场源搜索问题中，瞬态极值策略可以作为寻源问题一种相对稳定的解决方案,但是其决策得出的方向精度不足。自动控制领域的方法在场源搜索问题中亦得到了广泛的应用，Mellucci等[5]、Matveev等[6-7]均运用了滑模控制方法来控制水下航行器的首向进行信号场的极值搜索，其结果显示，滑模控制方法生成的搜录路径相对较长。Cochran等[8]将极值搜索算法(extreme value search algorithm, 简称ESA)运用到水下寻源问题中，通过控制航行器的转向引导航行器进行搜索，该团队在其他研究[9]中增加前进速度为控制参数并且得到了更好的结果，但同时也指出该算法收敛速度较慢的问题。……