自适应联邦H∞滤波在水下组合导航系统中的应用

为了提高自主水下航行器组合导航系统精度,选择了捷联式惯性导航系统、多普勒速度声纳、电子磁罗经和海底地形匹配作为水下航行器组合导航系统导航传感器,建立了水下航行器组合导航系统的状态模型和导航传感器观测模型,提出了一种基于RBF神经网络进行联邦滤波信息分配的自适应联邦滤波信息融合方法并进行了计算机软件仿真试验,仿真实验结果表明:采用RBF神经网络进行信息分配系数的自适应调整的改进自适应联邦滤波器的水下航行器组合导航系统的导航姿态、速度和位置精度得到了提高,满足高精度水下组合导航的要求.新型信息融合方法克服了传统滤波容易发散的缺点,有效地提高了水下航行器组合导航系统的容错性能和导航精度.     

卫星/惯性组合导航事后高精度融合算法研究

高精度的组合导航数据事后融合处理算法是多传感器信息融合处理的重要环节,是对导航系统性能进行评估分析的关键。研究了一种分两步进行的惯性/卫星组合导航信息事后高精度融合算法,在惯性/卫星组合导航卡尔曼滤波算法的基础上,利用最优固定区间平滑滤波算法对惯性/卫星组合导航信息进行再次平滑滤波融合,可以提高组合导航数据事后处理的精度。设计了仿真验证平台,对所提出的融合算法进行了仿真验证。仿真结果表明:基于卡尔曼滤波与固定区间平滑滤波实现的惯性/卫星信息事后融合算法有效、可行,可作为试飞性能评估中确定参考基准的方法。     

多UUV协同导航与定位研究

多水下无人航行器(UUV)协同导航定位技术是解决海洋中间层(Middle Depth Zone)水下导航问题的重要途径,研究了主从式多UUv基于水声传播延迟(Time-Of-Flight,TOF)的协同导航定位问题.主从式导航结构中,主UUV内部装备高精度导航设备,从UUV内部装备低精度导航设备,外部均装备水声装置测量相对位置关系,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法融合内部和外部传感器信息,对从UUV进行实时定位.研究结果表明,利用UUV的相对位置观测,可以显著提高导航定位精度.     

基于FFT的海底地形二维匹配技术

海底地图匹配技术是水下地形辅助导航的核心技术之一,它主要用来提高水下载体(AUV3的定位精度,提出了基于付立叶变换的海底地形二维匹配算法(FFT算法),通过FFT变换将频域中幅值引入匹配,设计了位置匹配圆板进行实时图位置匹配与方向搜索模板进行方向搜索.应用实际海图原始数据进行仿真,结果表明,该算法能够同时匹配出位置信息和方向信息,具有较高的匹配精度和抗差特性.     

基于星敏感器/红外地平仪的自主导航算法研究

星敏感器和红外地平仪直接敏感地平的天文导航方法简单、可靠,但其导航精度主要取决于红外地平仪,因此导航精度相对较低.间接敏感地平利用星敏感器现测折射星得到地平信息,但是由于折射星数量有限,故不能连续提供观测信息.因此提出了一种将直接敏感地平和间接敏感地平相结合的信息融合自主导航方法,对两种导航模式的原理和观测方程进行了详细分析和推导.采用自适应扩展卡尔曼联合滤波算法进行数值仿真.通过对数值仿真结果分析,证实该方法既提高了系统导航精度,又增强了系统可靠性.     

基于磁强计/太阳敏感器的自主导航方法

地磁场矢量是关于卫星位置的函数,利用星载三轴磁强计测量地磁场矢量,并且引入国际地磁场参考模型标准值,即可确定卫星的位置和速度。由于地磁场模型存在不确定性和长期变化性,所以单一使用磁强计自主导航精度有限。提出一种基于三轴磁强计与太阳敏感器相结合的自主导航方法,将太阳敏感器输出的高精度矢量信息与地磁场信息相结合,设计在太阳光照区和太阳阴影区两种情况下基于信息融合的组合导航原理及滤波算法并进行数值仿真,通过对仿真结果进行分析和比较,论证所设计方法既提高了系统的导航精度和鲁棒性,又有利于工程实际应用。     

基于多敏感器信息融合的卫星自主导航方法研究

直接敏感地平的天文导航方法简单、可靠,其导航精度主要取决于地球敏感器精度,因此导航精度相对较低.间接敏感地平利用星敏感器观测折射星得到地平信息,但是由于折射星数量有限且观测时段较短,所以不能连续、长时间地提供观测信息.因此提出一种在直接敏感地平与间接敏感地平相结合自主导航方法基础上,分析当间接敏感地平观测不到折射星时,引入三轴磁强计观测信息作为新息,提出基于多敏感器信息融合的自主导航原理及滤波算法,通过对三种导航方法进行数值仿真及其结果的分析和比较,论证所设计方法既提高了系统的导航精度和鲁棒性,又有利于工程实际应用.     

改进的DGPS/INS/视觉组合导航算法研究

为了满足智能车辆的高精度、实时性和高可靠性的自主导航的需要,提出了一种GPS/机器视觉共同辅助SINS的多采样的智能车辆组合导航算法。该算法不仅包括GPS和SINS形成的位姿速度观测信息,还包括机器视觉形成的位置观测信息。在子滤波器中采用自适应选权滤波算法,抑制了滤波发散,提高了滤波精度。还提出了一种改进的基于估计协方差阵的奇异值分解的动态自适应调节信息分配系数的算法,可有效提高系统的状态估计精度。通过仿真实验验证,该导航系统能为智能车辆提供丰富的导航信息,实现了厘米级的导航精度和容错性,即使在GPS出现较长时间的中断时,仍能为智能车辆提供可靠的导航信息。     

基于BP网络的雷达与AIS目标关联算法与仿真

雷达与AIS(船舶自动识别系统)是海上交通获取船舶目标信息的2种重要导航设备,其目标信息在内容和精度上具有差异性,且具有互补性。为了获得目标更精确和更可靠的信息,需要将其目标信息进行融合,而目标关联判断则是融合最关键的环节。基于多传感器信息融合理论和神经网络中的BP算法原理,设计了合理的网络结构,提出了一种基于BP网络的雷达与AIS目标关联算法,基于实测数据,对关联算法进行Matlab仿真与分析,仿真分析的结果表明算法的可用性和有效性。     

水下地形辅助导航中匹配航路的选取

水下地形辅助导航精度很大程度上依赖于匹配区域的地形特征。针对同一地形区域不同匹配航路产生的导航效果不同且单一地形特征参数无法对航路可导航性进行全面准确评价的问题,讨论了地形特征对导航性能的影响,综合选取反映地形信息的多地形特征参数,基于灰色模糊理论提出了一种用以衡量某一地形区域不同匹配航路的可导航性能的综合导航系数,并运用质点滤波算法对具有不同导航系数的航路进行了导航性能仿真。仿真结果表明,所提出的评价方法在航路选取方面具有较好的可行性及较强的地形适应性,无论是在地形信息丰富区还是匮乏区,导航系数均能较好地对匹配航路可导航性作出评价,克服了单一特征参数评价不全面以及在航路选取方面研究不足的问题,对水下航路规划和提高辅助导航性能具有实际工程应用价值。     

基于双水听器的多自主水下航行器协同导航方法

协同导航定位是实现多自主水下航行器(multiple autonomous underwater vehicles, MAUVs)协同作业必须解决的关键问题。针对主从式MAUVs,提出了一种基于双水听器信号的MAUVs协同定位方法。在主从式结构中,主AUV内部装备高精度导航设备,从AUV内部装备低精度导航设备,外部均装备水声装置测量相对位置关系,从AUV通过水声测量确定出相对距离和相对方位角,再辅以主AUV精确位置,得到从AUV精确位置。研究结果表明,利用主AUV作为协同导航定位,可以显著提高群体的导航定位精度。     

多基阵分布式估计融合新方法

针对水下多基阵分布式估计融合问题,为了解决常规方法中存在的获取完全水下信道特性难度大、算法实现复杂度高以及占用大量通信资源的缺点,在分布式等判决门限估计融合方法的基础上,建立了水下多基阵分布式估计融合模型,提出了多基阵分布式不等门限估计融合方法。理论分析和仿真试验表明：新方法在目标参数估计精度以及抗噪等方面优于等门限估计融合方法;在基阵数目较大时,其估计性能与似然估计方法相当。这种方法考虑了水声信道通信带宽的限制,满足了实际分布式估计融合系统对于计算量小、复杂度低以及实时性强的要求,能够应用于水下目标探测领域。     

基于随机信标的水下SLAM导航方法

研究了基于随机信标的水下同时制图定位(simultaneous localization and mapping,SLAM)导航定位方法。信标导航是目前导航领域的研究热点,但往往需要提前对信标位置进行标定。对此文中提出一种无需位置标定的随机信标导航方法,即在信标随机散布的情况下,通过量测信标和航行器间的距离和方位,用SLAM方法对随机信标位置进行估计,从而实现对航行器的导航,并在不同的信标密度和观测误差下分析了其导航精度。仿真结果表明,该导航方法具有良好的收敛性和定位精度。     

SINS/CNS/GPS integrated navigation algorithm based on UKF

A new nonlinear algorithm is proposed for strapdown inertial navigation system (SINS)/celestial navigation system (CNS)/global positioning system (GPS) integrated navigation systems. The algorithm employs a nonlinear system error model which can be modified by unscented Kalman filter (UKF) to give predictions of local filters. And these predictions can be fused by the federated Kalman filter. In the system error model, the rotation vector is introduced to denote vehicle’s attitude and has less variables tha...     

基于星敏感器的星座自主导航融合技术研究

为解决单纯基于星间观测的星座自主导航系统的基准秩亏问题,利用星敏感器间接敏感地平的导航方法提出了一种基于星敏感器的星座自主导航信息融合技术。该技术可以有效地将星光折射和星间观测两种方法结合起来,利用星光折射提供星座中成员卫星的绝对位置信息,给出星座的空间基准,再利用星间相对观测,约束星座的几何结构,提高星座的整体的导航精度。     

基于交互式模型的多AUV协同导航鲁棒性滤波算法

针对多自主式水下潜器(autonomous underwater vehicle,AUV)在协同导航过程中量测异常等问题,提出一种基于交互式模型的多AUV协同导航滤波算法。首先以建立多AUV协同导航基本模型为基础,给出基本的协同导航滤波过程;通过广义最大似然估计的滤波算法对受污染的量测噪声进行处理;进一步地,利用Schweppe形式下的广义最大似然估计解决量测出现的异常情况;运用交互式多模型算法解决由量测噪声时变而造成的滤波精度下降问题。最后仿真结果表明该协同导航滤波算法具有良好的自适应鲁棒性。     

载体姿态变化对水下磁场定位精度的影响及监测方法

基于地磁异常反演的水下载体定位方法是为解决水下地磁图不易构建而提出的。将水下地磁异常视为偶极子磁性目标,其磁场大小及梯度由捷联于载体的十单轴磁力计测得,再根据磁场大小及梯度确定载体相对于目标的位置。对目标磁场大小及梯度与载体姿态间的关系,及姿态变化对定位精度的影响进行了理论分析与数值仿真,表明姿态变化对磁场大小的测量几乎没有影响,而对磁场梯度影响大,但载体相对于目标的距离却不随姿态改变而变化。根据目标磁矩与载体姿态角的关系,提出了利用磁矩解算载体姿态变化的新方法,对其进行了理论分析与数值仿真,结果表明,该方法原则上具有较高的解算精度,为监测载体姿态变化提供了一种新途径。