一种水下航行器组合导航系统研究

设计了一种采用陀螺罗经和多普勒速度仪组合加GPS间歇校正的水下航行器组合导航系统，建立了该组合导航系统的无迹卡尔曼滤波模型，并利用MATLAB软件对其进行了数学仿真验证。从仿真结果看出，陀螺罗经的误差值与陀螺罗经误差滤波估计值基本吻合，这表明，GPS间歇校正的引入可以实现航行器位置高精度校准和陀螺罗经随机常值误差的准确估计，该组合导航系统能够满足一般水下航行器的导航定位的需要。     

水下航行器INS/GPS/DVL组合导航方法

针对自主水下航行器（AUV）受水下环境的局限难以提高导航性能的问题,提出了一种融合多传感器信息的INS/GPS/DVL组合导航方案,利用分散化滤波中的联邦Kalman滤波来实现AUV组合导航方案,通过动态信息分配系数优化了各子系统的导航信息,增强了AUV的导航性能。仿真结果表明,该方案充分提取了导航传感器的信息,有效地提高了AUV的导航精度和水下定位能力。     

一种自主水下航行器分布式控制系统

提出一种新的基于CAN总线的自主水下航行器(AUV)分布式控制系统。该控制系统具有良好的分层递阶体系结构,包括由综合显控台构成的任务层,由管理记录中心构成的协调层,以及由导航控制中心和底层执行机构控制节点构成的控制层。同时,将实时控制与非实时任务管理分离,由不同的功能节点实现,便于系统的维护和升级。航行试验中,分布式控制系统运行情况良好,AUV完整、正确地执行了航行任务,这充分说明该设计是成功的。     

一种基于无迹卡尔曼滤波的UUV协同定位方法

多水下无人航行器(multi-UUV)协同定位技术是解决海洋中间层水下导航定位问题的重要途径,针对以往multi-UUV仅靠距离量测的协同导航定位精度低的问题,给出了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)方法的UUV协同定位方法。利用从UUV的运动学方程和基于距离的量测方程建立了从UUV的导航模型,针对该非线性导航模型,采用UKF设计了导航滤波算法,避免了对非线性方程的线性化处理,实现了递推导航滤波算法,并与传统的航位推算方法进行了仿真对比。仿真结果表明,从UUV能够利用该导航滤波算法进行实时定位,比传统的航位推算方法具有更高的定位精度。     

水下航行器组合导航仿真系统设计与实现

建立了自主水下航行器SINS／DVL组合导航的实时仿真系统，给出了以PC104计算机为核心的AUV导航仿真系统设计方案，包括导航系统的基本硬件（CPU模块和扩展模块）和软件组成（惯性传感器模块、DVL和深度计、采样模块以及导航解算模块），介绍了AUV模型解算系统、组合导航解算系统、模块间通信等的设计原理。通过建立AUV数学模型的方法模拟出AUV运动参数来设计实际导航系统，避免了半实物仿真的时间、经费等耗费。仿真试验表明，模型和导航算法正确，所设计的导航仿真系统能够模拟传感器输出，并完成各种数据的采集、运算及组合导航工作方式和工作状态的转换，计算精度满足要求，方案可行。该系统可用于AUV系统的试验及性能分析，为AUV的导航定位提供保证。     

单领航者相对位移测量的多自主水下航行器协同导航

针对单领航自主水下航行器(AUV)协同导航系统对定位精度和实时性的要求,提出了一种新的基于相对位移量测信息的协同导航方法.通过分析单领航AUV协同导航系统的定位原理和运动学模型,结合相邻采样时刻主、从AUV间相对位置的几何关系及航位推算信息,利用扩展的Kalman滤波(EKF)导航算法实现对从AUV的定位估计.与已有的...     

基于径向基函数神经网络辅助容积卡尔曼滤波的多自主水下航行器协同定位方法

在多自主水下航行器(AUV)协同定位系统中,针对协同定位性能受到系统内部和外部等多种因素制约的问题,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络辅助容积卡尔曼滤波(CKF)的多AUV协同定位方法。当基准参考位置可用时,通过非线性CKF得到滤波新息、预测误差和滤波增益作为RBF神经网络输入层的输入,滤波误差值作为输出对RBF神经网络进行训练;当基准信号中断时,利用训练好的RBF神经网络,对CKF的滤波状态估计值进行补偿,进而得到新的估计状态。利用湖试数据,模拟多AUV协同定位系统输入存在误差情况下的协同定位实验。实验结果表明,所提方法与无RBF辅助的CKF方法相比,平均定位误差减小70%,具有更好的准确性和稳定性。     

自适应抗野值Kalman滤波算法在水下航行器组合导航中的应用

野值会严重影响滤波器的稳定性和滤波精度。以自主水下航行器(Autonomous UnderwaterVehicle,AUV)为应用背景,通过分析AUV中低精度组合导航系统的特点和误差模型,针对野值可能产生的影响,提出了一种由Sage_Husa自适应滤波和抗野值修正算法结合而成的自适应抗野值Kalman滤波算法。仿真结果表明,自适应抗野值Kalman滤波算法提高了滤波器的滤波精度和稳定性,具有较好的工程实用价值。     

水下无人航行器编队识别目标的一种融合方法

本文提出了一种基于分布式信息一致性理论的水下无人航行器编队目标识别的新的融合方法,目的是得到编队对目标身份的一致判断.文中建立了水下无人航行器编队的网络模型,设计了可实现编队对目标身份一致判断的算法,证明了该算法达到一致性的条件,最后通过实例仿真验证了该算法的有效性.     

无人水下航行器发展与应用

无人水下航行器作为无人运载平台的一个重要分支,在民用领域和军用领域都发挥着极其重要的作用。首先介绍了几个发达国家UUV的发展现状及其未来发展计划,强调了UUV的应用领域,如海洋探测与开发、水雷对抗、潜艇对抗等等,在此基础上分析了UUV发展必须突破的几项关键技术,如能源问题、自主导航、协同使用等等。     

Cooperative Navigation for Autonomous Underwater Vehicles Based on Estimation of Motion Radius Vectors

A cooperative navigation algorithm for a group of autonomous underwater vehicles is proposed on the basis of motion radius vector estimation.Combined the dead reckoning data with the mutual range data through an acoustic communication network among the group members, the relative positioning problem can be solved. A novel approach for solving the relative positioning is presented by using a recursive trigonometry technique and extended Kalman filter(EKF). Simulation results verify the correctness and effectiveness of this navigation method.     

基于无迹卡尔曼滤波的巡航导弹地磁自主导航方法

针对当前巡航导弹导航技术的不足,提出一种利用地磁场信息实现导航的方法。采用国际地磁参考场作为地磁场模型,以地磁场矢量和飞行高度值作为观测值,结合导弹的运动模型和地磁场模型,设计了无迹卡尔曼滤波算法。应用可观测矩阵和奇异值分解方法对导航系统的可观测性和可观测度做了详细分析。利用设计的导航滤波器对巡航导弹的位置和速度估计做了数学仿真。仿真结果表明了采用高阶地磁场模型比低阶地磁场模型具有更好的导航精度;同时观测噪声强度越小,则导航精度越高。该方法具有较好的滤波收敛性、稳定性和适中的导航精度,可用于巡航导弹初、中制导段的自主导航。     

基于无迹卡尔曼滤波的超空泡航行体最优控制研究

针对超空泡航行体运动过程中环境噪声和测量噪声带来的不利影响,提出一种基于无迹卡尔曼滤波器（UKF）的最优控制算法。通过超空泡航行体动力学建模,建立含有环境噪声和测量噪声的状态方程,分别在无滤波器和含有UKF情况下的最优控制器进行了仿真分析。研究结果表明：在环境噪声和测量噪声干扰下,超空泡航行体跟踪误差较大,运动极其不稳定,处于失稳状态;在UKF作用下,超空泡航行体跟踪误差明显减小,在较短时间内达到全包裹状态,有较好的信号处理效果。     

SINS/GPS 组合导航卡尔曼滤波算法研究

针对单独使用某一种的导航设备都无法满足机载火控系统和飞行系统要求的问题,推导出 SINS/GPS 组合导航中的一种新的卡尔曼滤波算法.将有色噪声的白化处理引入到卡尔曼滤波器,设计了一套动态车载组合导航试验系统,给出了基于有色噪声白化的卡尔曼滤波器算法的具体步骤,以动态车载 SINS/GPS 组合导航系统试验的数据分析验证了此算法的正确性和合理性.分析结果表明:基于有色噪声白化的卡尔曼滤波器可以很好地解决有色噪声的影响,弥补了传统卡尔曼滤波器的不足,提高了导航结果的精确度.     

水下自主导航机器人系统

在水下机器人被广泛应用的背景下,能够实现水下自主导航的机器人具有极高的应用价值。为了打破水下机器人运行需要人为干预的瓶颈,更好地发挥小型机器人水下的灵活性,设计并制作了一种可自主导航的水下机器人系统。该系统机械上采用Pro/E作为三维造型软件,用快速成型设计并制造了水下机器人的主体;硬件上使用摄像头采集数据,并使用红外测距模块及电子罗盘模块实现定位功能;嵌入式软件层将传感器数据进行采集后,对数据进行相应的图像识别和处理,最终识别障碍物并做出相应动作;同时,数据和视频流可通过无线模块传送到上位机,上位机将数据接收后进行相应显示,并可直接显示视频流,方便调试的同时也可对水下环境进行实时监控。该系统实现了自主的水底避障、探测,以及自行返回出发点的完整功能,对于水下探测活动具有一定的实用价值。     

基于改进无迹卡尔曼滤波的弹道射程修正算法研究

以全球定位系统（GPS）作为弹载测量系统的弹道射程修正弹,存在GPS动态数据易受测量噪声与系统噪声污染或在高过载环境中发生定位丢失、数据异常等问题。为了降低弹道数据测量误差,并减小对射程修正时刻预测的误差,提出了基于牛顿插值法的改进无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,以重新估计具有粗大误差的测量数据,从而降低异常测量值和定位失锁情况对滤波效果的影响,提高UKF算法对测量数据误差的敏感程度。仿真与试验结果表明：改进的UKF算法作为预处理过程融合至射程修正算法中,当系统离散化步长与GPS数据更新周期相等时,可最大化地预处理算法效果;改进后的修正算法可有效地降低GPS数据造成的修正误差;预处理算法中数据样本容量的选择与修正时刻以及GPS更新周期相关,不受算法效果约束。