未知洋流干扰下基于单领航者的多自主水下航行器协同导航

洋流估计问题是多自主水下航行器(AUV)协同导航方法中的难点之一.针对未知洋流情况,给出了1种基于单领航者的多AUV协同导航方法.通过设计主、从AUV间的机动轨迹,将从AUV的初始定位以及洋流干扰、测速误差的初始估计问题转化为非线性极小平方优化模型求解,提高了初始化精度;并进一步将洋流干扰等作为状态变量参与协同导航过程...     

基于条件数的多自主水下航行器协同定位系统可观测度分析

针对基于移动长基线的多自主水下航行器（MAUV）协同定位系统,建立了MAUV的2D运动学模型与距离量测方程。利用基于Lie导数的非线性系统可观测性理论,得到协同定位系统可观测矩阵及MAUV编队的不可观测航行路径。利用奇异值分解（SVD）理论获得系统可观测矩阵的条件数,建立了协同定位系统可观测度的评价函数,并在不同MAUV航行队形对系统可观测度进行仿真分析。结果表明,系统可观测度随着MAUV航行队形的不同而变化,从而为通过变换队形来提高协同定位性能提供了有效的参考依据。     

一种基于改进无迹卡尔曼滤波的自主水下航行器组合导航方法研究

针对自主水下航行器(AUV)导航系统对稳定性、精确性和实时性的需求,提出了一种基于改进无迹卡尔曼滤波(UKF)算法的捷联惯性导航系统/多普勒测速仪(SINS/DVL)组合导航新方法.通过分析中低精度组合导航系统的特点和误差模型,在系统的噪声模型为复杂加性噪声时,利用球面分布单形采样变换设计了一种简化UKF组合导航算法....     

基于多传感器的水下航行器航迹融合技术

基于传统卡尔曼滤波算法和最小均方准则，利用全局状态估计反馈，修正了常用的track-to-track航迹融合算法，在此基础上进行了鱼雷导引系统的仿真研究。仿真结果验证了多传感器数据融合技术在提高水下航行器导引精度中的有效性。     

水下航行器多推进器动力定位控制

主要研究远程低速水下航行器在大攻角和大侧滑角情况下不依靠舵而仅依靠垂推和侧推来实现动力定位,通过对水下航行器应用非线性控制方法实现水下航行器在纵平面内的爬潜定位和水平面内的旋转定位。分别建立水下航行器在攻角和侧滑角为90。的纵向和侧向在有2个垂推和2个侧推情况下的非线性运动模型,选用变结构控制方法进行控制,仿真并得到比较理想的效果。     

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...     

基于近场声全息的水下航行器噪声源定位方法

以水下航行器的噪声源定位为研究背景,综合论述了基于空间傅里叶变换的近场声全息技术的研究现状,重点研究了算法误差、重建稳定性和滤波方法,分析了近场声全息技术目前仍需解决的问题,并结合Patch近场声全息、矢量水听器等新技术给出了相应的建议,旨在为近场声全息应用到水下噪声源定位提供依据。     

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。     

双领航多自主水下航行器移动长基线定位最优队形研究

基于距离量测提出了多自主水下航行器 (AUV) 移动长基线定位系统,融合内部与外部传感信息进行从AUV水下定位。针对定位系统中AUV队形对定位性能造成的影响,基于Cramer-Rao下界(CRLB) 和Fisher信息阵(FIM) 建立了多AUV移动长基线定位系统定位性能评价函数,通过评价函数极大化实现定位性能最优化。重点研究了双领航者定位系统的最优队形,其最优队形为两个领航AUV与从AUV以90°分离角相对运动,且最优队形与AUV间的距离无关。仿真实验分别从间距及分离角两个方面对结论进行了验证。     

自主式水下航行器载荷水下浮力解脱分离方法

携带正浮力载荷的自主式水下航行器( AUV)是由正浮力载荷和运载体组成的一个多体系统,在载荷释放时必须保证载荷不能与运载体发生碰撞。在研究AUV载荷分离运动数学模型的基础上,结合工程实际,提出载荷浮力解脱分离方法。仿真结果验证了在该浮力解脱分离方法下,载荷可以安全分离,且分离运动简单。该方法在工程上比较容易实现,具有工程参考价值。     

洋流影响下基于单领航者的多AUV协同导航

自主水下航行器（AUV）的协同导航是海洋工程研究中的重要问题,洋流估计是其中的主要难点之一。该文基于＂未知定常＂的洋流特性假设,结合单通信和导航辅助AUV（CNA）领航的协同定位原理,建立了洋流干扰下多AUV协同导航的定位转移损失函数。利用损失函数极小化方法给出了协同导航的定位最优估计准则,借助该准则得到了洋流误差估计和协同导航算法,实现了对AUV较为实时精确的定位。仿真结果表明,该算法能够较好地解决定常洋流作用下的多AUV协同导航问题,且定位精度较高,实时性好。研究成果有望为多AUV系统总体设计、导航路径规划及跟踪等方面提供理论基础和研究手段。     

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.     

基于水声传播延迟的主从式多无人水下航行器协同导航定位研究

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。     

一种基于量测伪距的EKF移动长基线AUV协同导航方法

在移动长基线(MLBL)定位中,由于水声信号在水中传播速度较慢,以及被定位AUV的白身运动,导致AUV与不同浮标的距离是在不同时间不同位置测量产生的,所以应用移动长基线会产生一定的时间延迟定位误差.本文针对该定位误差,提出了一种基于量测伪距的EKF移动长基线时间延迟算法,该算法利用扩展Kalman滤波,通过对AUV的位置状态的前推,重构了系统的量测方程,实现了量测方程同系统的量测量在时间上的一致性,有效地解决了时间延迟产生的误差.理论分析与仿真结果均表明,该方法可以显著提高导航定位精度.     

一种考虑时钟同步问题的多AUV协同定位算法

在多自主水下航行器（multi-AUVs）协同导航系统中,领航AUVs配备高精度导航定位设备,跟随AUVs配备低精度导航设备,领航、跟随AUVs均配备水声通信设备,跟随AUVs利用领航AUVs的广播信息获得其与领航者间的距离。本文针对领航AUVs与跟随AUVs问的时钟不同步问题,给出了AUV时钟相对偏移与相对漂移模型,并将跟随AUVs的时钟偏差作为未知量,提出了一种考虑时钟同步问题的multi-AUVs协同定位算法。仿真结果表明,该算法不仅可以大幅度提高跟随AUVs的协同定位精度,而且能够随时对跟随AUVs时钟误差进行估计,有效地提高了multi-AUVs协同导航系统性能。     

基于径向基函数神经网络和无迹卡尔曼滤波的弹丸落点预报方法研究

为了能够在飞行数据不尽精确的情况下进行快速、准确的落点预报,提出一种基于径向基函数（RBF）神经网络和无迹卡尔曼滤波技术的弹丸落点预报方法。使用RBF神经网络逼近外弹道方程用以预报弹丸落点,并用改进型量子行为粒子群算法优化网络结构和权阈值,在此基础上对基于神经网络的初步预报数据进行滤波处理。最后进行预报仿真,在输入数据有噪声的情况下依然得到了较高的预报精度,从而证明该方法对预报弹丸落点是有效可行的,为弹丸的落点预报的实际应用提供了参考。