水下航行器導(dǎo)航及數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究.pdf

1、水下航行器作為探索海洋的重要手段，無論在軍事上還是在民用上都得到了廣泛的應(yīng)用，同時隨著海洋研究的不斷深入和軍事需求的不斷復(fù)雜化，多水下航行器協(xié)作系統(tǒng)已成為水下航行器領(lǐng)域研究的一個新的熱點。而高精度的導(dǎo)航定位是水下航行器安全、可靠地執(zhí)行水下作業(yè)的技術(shù)保障，因此本文分別從單體水下航行器導(dǎo)航定位和多水下航行器協(xié)同導(dǎo)航定位展開深入研究。論文的主要工作有：
　　 1、從貝葉斯估計的觀點出發(fā)，分析了高斯域貝葉斯估計的基本原理，基于高斯域貝葉

2、斯估計理論框架，推導(dǎo)了經(jīng)典卡爾曼濾波算法，針對高斯域非線性系統(tǒng)，推導(dǎo)了傳統(tǒng)的非線性近似濾波算法，包括擴展卡爾曼濾波算法和無跡卡爾曼濾波算法，然后從數(shù)值積分的觀點，推導(dǎo)了最新提出的一種高斯域非線性濾波算法，即容積卡爾曼濾波算法。最后通過仿真實驗對各種高斯域非線性濾波算法進(jìn)行性能比較。
　　 2、基于歐拉平臺誤差角的概念，推導(dǎo)了捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)非線性誤差模型。針對水下航行器捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)大初始失準(zhǔn)角情況下的動基座初始對準(zhǔn)，提出了采用多普勒

3、計程儀速度輔助捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)實現(xiàn)運動中對準(zhǔn)。同時針對捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)誤差模型的非線性，提出了一種基于非線性預(yù)測濾波的容積卡爾曼濾波算法，并將其應(yīng)用于水下航行器動基座初始對準(zhǔn)中，最后進(jìn)行了仿真實驗，驗證了該方法的有效性。
　　 3、對水下航行器組合導(dǎo)航技術(shù)進(jìn)行研究，建立了SINS/DVL組合導(dǎo)航數(shù)學(xué)模型，分析了各種組合校正方式的優(yōu)缺點，提出了一種適合于SINS/DVL組合導(dǎo)航的混合校正濾波方法。研究了Sage-Husa自適應(yīng)濾波算法和強

4、跟蹤卡爾曼濾波算法，針對實際工作環(huán)境下，多普勒計程儀存在量測噪聲未知或時變的情況，提出了量測噪聲時變的強跟蹤自適應(yīng)濾波算法，并將其應(yīng)用于SINS/DVL組合導(dǎo)航濾波解算中，最后通過試驗數(shù)據(jù)對其進(jìn)行仿真驗證。
　　 4、為了進(jìn)一步提高水下航行器的導(dǎo)航定位精度，研究了多水下導(dǎo)航傳感器信息融合技術(shù)。理論推導(dǎo)和分析了聯(lián)邦濾波算法，建立了水下航行器組合導(dǎo)航數(shù)學(xué)模型，針對常規(guī)聯(lián)邦濾波器中局部濾波器對量測噪聲未知或時變的敏感性，設(shè)計了一個將量

5、測噪聲時變的強跟蹤自適應(yīng)濾波算法作為局部濾波器估計算法的自適應(yīng)聯(lián)邦濾波器，并將其應(yīng)用于水下航行器多導(dǎo)航傳感器信息融合中，最后進(jìn)行仿真實驗與分析。
　　 5、針對多水下航行器協(xié)同作業(yè)的需求，研究了多水下航行器協(xié)同導(dǎo)航定位技術(shù)。首先分析了多領(lǐng)航者協(xié)同導(dǎo)航定位的基本原理，建立了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，提出了基于擴展卡爾曼濾波的協(xié)同導(dǎo)航定位算法，并進(jìn)行了一系列的仿真實驗。為了進(jìn)一步簡化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，研究了單領(lǐng)航者協(xié)同導(dǎo)航定位技術(shù)，分析了單領(lǐng)航者協(xié)同