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基于径向基函数神经网络辅助容积卡尔曼滤波的多自主水下航行器协同定位方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在多自主水下航行器(AUV)协同定位系统中,针对协同定位性能受到系统内部和外部等多种因素制约的问题,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络辅助容积卡尔曼滤波(CKF)的多AUV协同定位方法。当基准参考位置可用时,通过非线性CKF得到滤波新息、预测误差和滤波增益作为RBF神经网络输入层的输入,滤波误差值作为输出对RBF神经网络进行训练;当基准信号中断时,利用训练好的RBF神经网络,对CKF的滤波状态估计值进行补偿,进而得到新的估计状态。利用湖试数据,模拟多AUV协同定位系统输入存在误差情况下的协同定位实验。实验结果表明,所提方法与无RBF辅助的CKF方法相比,平均定位误差减小70%,具有更好的准确性和稳定性。 相似文献
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针对异常水声测距信息对多自主水下航行器(Autonomous underwater vehicles, AUV)协同定位系统的不利影响,以及传统故障检测方法在多水声测距信息交替混淆的情况下检测效率低的问题,提出一种基于自适应神经模糊推理系统(Adaptive neuro-fuzzy inference system, ANFIS)的量测异常检测方法.首先,分别建立与各水声测距系统相对应的ANFIS模型;然后,基于自适应容积卡尔曼滤波(Adaptive cubature Kalman filter, ACKF)和马氏距离构造反映量测异常的特征信息作为ANFIS的输入;其次,基于预定义的量测异常信息建立了初始混合数据库以训练ANFIS模型实现对量测异常的在线实时检测与隔离;最后,利用湖水实验数据进行了AUV协同定位仿真验证.实验结果表明该方法可以准确识别异常水声测距信息,与传统故障检测方法相比,误报率(False positive rate, FPR)与漏检率(False negative rate, FNR)均减少70%以上. 相似文献
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