模糊自适应滤波算法在自主水下航行器组合导航系统中的应用

复杂水下工作环境中的诸多不确定因素均有可能导致自主水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)导航系统的量测噪声模型发生变化,且噪声统计特性难以准确获得。为获得更为准确的状态估计值,提出一种基于模糊逻辑的自适应滤波算法,使量测噪声方差阵可以根据实际情况进行自适应调整从而逼近真实量测噪声模型。将该算法用于SINS/MCP/DVL/TAN组合导航系统,仿真结果表明:在应对量测噪声不稳定的状况时,所提滤波算法与Sage-Husa自适应滤波算法相比,东向、北向速度误差分别减小约27.0%、42.0%;纬度、经度误差分别减小约49.4%、58.0%,即模糊自适应滤波算法具有更高的估计精度。