遠(yuǎn)程AUV組合導(dǎo)航濾波算法研究.pdf

1、對(duì)于遠(yuǎn)程自主水下航行器而言，由于其遠(yuǎn)程性和自主性，加之水下環(huán)境復(fù)雜，其導(dǎo)航和定位的精度很難保證。為了提高導(dǎo)航的精度，除了提高硬件設(shè)備性能外，高效、精確的濾波估計(jì)算法也是提高導(dǎo)航精度的一個(gè)有效手段。高效、精確的算法可以有效延緩誤差的增長(zhǎng)速度，從而達(dá)到提高導(dǎo)航精度的效果。本文在“潛航—水面校正—潛航”的導(dǎo)航模式上，利用SINS/DVL組合導(dǎo)航系統(tǒng)作為水下導(dǎo)航，SINS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)作為水面校正系統(tǒng)，利用改進(jìn)的Kalman濾波算法、無(wú)逆

2、陣計(jì)算的Kalman濾波算法、改進(jìn)的自適應(yīng)Kalman濾波算法，對(duì)組合導(dǎo)航系統(tǒng)濾波算法進(jìn)行了設(shè)計(jì)與仿真研究。本文的具體工作如下： 1.研究了Kalman濾波的基本算法(廣義的Kalman濾波)，并在此基礎(chǔ)上給出了改進(jìn)的Kalman濾波算法，分別對(duì)濾波增益K和一步預(yù)測(cè)陣P0進(jìn)行改進(jìn)，提高了濾波算法及時(shí)跟蹤航行器狀態(tài)的能力和穩(wěn)定性；改進(jìn)了經(jīng)典濾波算法中逆陣的計(jì)算方法，使濾波增益中的逆陣計(jì)算變?yōu)闊o(wú)逆計(jì)算，提高了濾波算法的計(jì)算效率。研究

3、了自適應(yīng)Kalman濾波算法和強(qiáng)跟蹤自適應(yīng)濾波算法，并在此基礎(chǔ)上結(jié)合了二者的優(yōu)點(diǎn)，給出了高精度、高穩(wěn)定性的改進(jìn)自適應(yīng)Kalman濾波算法。 2.以SINS/DVL組合導(dǎo)航系統(tǒng)作為遠(yuǎn)程AUV的水下導(dǎo)航系統(tǒng)，分析了捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)(SINS)和多普勒測(cè)速系統(tǒng)(DVL)的誤差，利用Kalman濾波開始數(shù)據(jù)不穩(wěn)定、誤差較大的特性設(shè)計(jì)了具有輸出校正和反饋校正的混合濾波器結(jié)構(gòu)，并在此基礎(chǔ)上利用改進(jìn)的Kalman濾波算法設(shè)計(jì)了組合導(dǎo)航系統(tǒng)的濾波器

4、，同時(shí)給出了仿真研究。仿真結(jié)果表明，改進(jìn)的濾波算法具有穩(wěn)定性高，計(jì)算效率高和較高的抑制定位誤差的能力。 3.以SINS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)作為遠(yuǎn)程AUV的水面校正系統(tǒng)，分析了全球定位系統(tǒng)(GPS)的誤差，在輸出校正和反饋校正相結(jié)合的混合濾波器結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，利用改進(jìn)的自適應(yīng)Kalman濾波算法設(shè)計(jì)了SINS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)的濾波器，并進(jìn)行了仿真研究。仿真結(jié)果表明，改進(jìn)的自適應(yīng)Kalman濾波具有較強(qiáng)的跟蹤能力、穩(wěn)定性和精確性，