基于移动长基线和误差修正算法的多UUV协同导航

在移动长基线（MLBL）定位结构中,虽可利用基于水声传播延迟（TOF）原理获取的量测信息和贝叶斯滤波器（如扩展卡尔曼滤波（EKF））提高低自定位能力无人水下航行器（UUV）的定位精度,但较高的测量误差会降低这种提高的幅度.根据水声通信的特点提出了一种相关性假设并构建了误差修正算法（ECA）,在设定条件下利用误差间的相关性减小量测误差,从而实现量测的粗估计.仿真结果表明,先粗估计量测值再结合贝叶斯滤波器,可显著提高配备低精度自定位传感器的UUV的定位精度.     

UTP/DR组合导航算法研究

针对UUV水下作业时航位推算存在导航误差积累的问题,研究了水下应答器辅助航位推算组合导航算法。采用"当前"统计模型作为航位推算模型,更准确地描述了航行器的运动状态。利用水下应答器与航位推算算法相组合,对航位推算导航误差进行校正。为获得更好的滤波效果,采用平方根容积卡尔曼滤波算法作为组合导航系统的滤波算法,并将其与EKF滤波算法进行比较。仿真实验表明,平方根容积卡尔曼滤波算法较EKF算法具有更好的滤波精度;UTP/DR组合导航算法有效避免了因导航误差积累而导致的导航定位误差发散问题,获得了较好的导航定位效果。     

基于单领航者相对位置测量的多AUV协同导航系统定位性能分析

自主水下航行器 (Autonomous underwater vehicle, AUV) 的协同导航是解决水下导航定位问题的重要方法, 其中导航系统的定位误差增长特性是衡量其定位性能的关键指标. 本文针对单领航者相对位置测量的多 AUV 协同导航系统, 利用扩展卡尔曼滤波方法建立了导航系统的整体定位误差关于相对位置量测误差的传递方程. 在此基础上, 通过求解系统定位误差随时间演化的代数黎卡提方程, 得到了其在稳态情形下的方差上界估计. 理论分析表明, 单领航 AUV 协同导航系统的整体定位误差有界收敛且与初始化滤波方差无关, 具有良好的综合性能. 最后, 仿真实例验证了文中理论分析结果的正确性.     

基于移动长基线的多AUV 协同导航

基于扩展卡尔曼滤波（EKF）理论研究了多AUV 协同导航定位的移动长基线算法．移动长基线多AUV 协同导航结构中,主AUV 内部装备高精度导航设备,从AUV 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,利用移动长基线算法融合内部和外部传感器信息,实时获取从AUV 的位置信息．建立了协同导航 系统数学模型,设计了EKF 协同导航算法,在各种测试情况下通过仿真验证了所推导的分析结果,对EKF 和几何 解方程算法的导航效果进行了比较．研究结果表明,以主AUV 作为移动的长基线节点时,通过EKF 算法可以显著 提高群体的导航定位精度．     

基于移动信标的无线传感器网络节点定位

提出了一种基于测距的移动信标节点定位方法.该方法采用一个移动信标节点,信标的移动方式采用高斯马尔可夫模型,该移动模型基本能遍历整个传感区域,能使未知节点获得足够定位信息;定位机制采用加权质心与扩展卡尔曼滤波算法相结合,先用加权质心算法进行初精度定位,进而用扩展卡尔曼滤波方法进行精确定位.通过对信标移动时间、移动速度、虚拟信标点个数、迭代次数等定位参数分别进行仿真试验,实验结果表明在相同条件下该方法与最小二乘法(LSE)及加权最小二乘法(WLSE)相比,其定位精度高,健壮性好,可扩展性强.     

移动USBL测距辅助的UUV协同导航定位方法

针对无人水下航行器(UUV) 导航精度受惯性导航(INS) 影响较大的问题, 本文提出一种基于无人水面船 (USV)携带超短基线(USBL)对UUV进行移动式辅助导航定位的方法. 文中以USV上高精度INS和全球导航卫星系 统(GNSS)组合后的导航结果作为基准, 利用USBL测量得到的USV和UUV相对位置和姿态信息, 结合UUV的INS误 差方程, 建立了UUV协同导航系统的状态方程和观测方程, 并基于自适应卡尔曼滤波方法对UUV状态进行滤波估 计. 仿真和湖上实验结果表明, 文中所提方法可有效提升UUV导航精度.     

洋流影响下基于运动矢径的AUV协同定位方法

针对水下自主航行器（AUV）协同定位受水下未知定常洋流影响的问题,给出一种洋流影响下基于运动矢径的AUV协同定位方法.利用AUV的运动学方程和基于运动矢径的量测方程,建立AUV的导航模型;通过扩展的卡尔曼滤波,设计了协同定位滤波算法;利用该算法对洋流速度进行估计,以补偿AUV定位误差.仿真结果表明,该算法能有效估计未知定常洋流速度的大小,并对AUV定位误差进行实时补偿,显著提高了AUV的定位精度.     

基于SVM的水下机器人舰位推算导航误差模型

本文为了提高UUV水下航行过程中舰位推算的导航精度,建立了基于支持向量机的导航误差模型.文章选取UUV的航向、相对大地的前向速度及左向速度、纵倾和横倾、导航推算时刻距离初始时刻的时间等六个与UUV导航误差密切相关的参数作为模型的输入,以舰位推算出的经度误差和纬度误差为模型输出,结果是验证该模型的有效性.结论是使导航的相对误差能够从48.69‰下降到1.49‰,得出误差模型可以较好地修正舰位推算中的经纬度误差.     

基于移动信标的大规模水下传感器网络节点定位

大规模水下传感器网络覆盖范围广,监测深度大,基于静止信标的定位方法很难获得好的定位性能。提出一种基于移动信标的range-free定位方法,信标在上下移动过程中广播位置信息,节点利用信标信息的变化估计位置范围。移动信标增大了网络覆盖范围,降低了节点间通信距离。实验结果表明,该方法可以获得和多功率发射定位接近的定位精度,但系统代价更低,精度高于一般的range-free定位方法。     

利用sigma点卡尔曼滤波的多UUV协同定位

融合无人水下航行器（UUV）内部航位递推估计和外部量测信息的协同定位方法是一种提高只配备低精度自定位装置的UUV定位精度的有效手段。当协同系统结构固定时,滤波器的选择就决定了精度提高的幅度。针对扩展卡尔曼滤波（EKF）在处理非线性系统时具有较大的截断误差和繁琐的计算,提出了使用sigma点卡尔曼滤波（SPKF）的协同定位方法。与EKF相比,无味卡尔曼滤波（UKF）和中心差分卡尔曼滤波（CDKF）具有更好的鲁棒性,在没有增加计算复杂度的基础上进一步提高了UUV的定位精度。仿真比较了采用不同滤波算法的协同定位方法提高定位精度的效果,验证了利用sigma点卡尔曼滤波的多UUV协同定位方法的有效性和一致性。     

Designing the NGC system of a small ASV for tracking underwater targets

The paper describes the development of the Navigation, Guidance and Control system of a small, prototypal Autonomous Surface Vehicle (ASV), which is part of an ASV/UUV (Unmanned Underwater Vehicle) robotic system. The main task of the ASV is to serve as supply vessel for the UUV it can carry, deploy and recover and to allow communication with a remote control station. The main problem the NGC system has to handle is that of making the ASV track the UUV and maintain the relative distance within a given bound, using delayed information about the UUV position provided by an acoustic tracking and positioning systems. The specific tracking problem is formulated in a suitable way and a strategy for its solution is proposed and implemented by means of an appropriate control architecture. Stability is discussed using Lyapunov techniques and performances are shown by means of simulations.     

基于信息一致性的多UUV占领攻击阵位的方法

针对研究多UUV编队对敌运动目标协同攻击的战术需要,为了准确规划出目标位置,建立了单UUV(Unmanned Un-dersea Vehicle)与运动目标的相遇模型(在火力半径上的相遇),分析与解算单UUV与目标的最佳相遇点(即UUV的最佳攻击阵位点),并根据该相遇点求出单个UUV与运动目标的初始相遇时间;利用卡尔曼信息一致性机制对多UUV与运动目标的相遇时间进行了信息一致性计算,根据计算结果分析与得到了多UUV同时占领攻击阵位(以火力半径为半径的阵位圆)的机动方法。最后通过系统仿真,验证了方法的可行性和正确性。     

基于变维卡尔曼滤波的UUV目标运动优化估计方法

为实现无人水下航行器精准、安全的跟踪目标从而高效地实现目标的信息采集,提出了一种针对该个体的目标运动优化估计方法。此方法通过建立目标运动模型,基于卡尔曼滤波基本原理,利用变维卡尔曼滤波的方法,达到UUV个体对目标运动状态准确估计的预期效果。为提高该方法的可行性,在利用最小化目标位置估计协方差矩阵完成目标运动轨迹估计及优化的过程中,考虑实际UUV机动时的最大速度限制、与目标最小距离的限制。文章详细阐述该方法的实现和步骤,并通过仿真实验验证了该优化算法的有效性。     

UUV群探测系统仿真设计

研究水下航行器(UUV)群协同探测问题,系统用多传感器协同探测,执行警戒、侦察、监视水下航行等作战任务,要求实时快速和准确探测。针对目前水下情况复杂,UUV导航精度低、水声通信误码率大等状态。为解决算法研制与实际结合不紧密的问题,提高UUV群协同探测系统性能,采用GUI函数接口,设计并实现了UUV群协同探测仿真系统。系统可通过可视化界面,用MATLAB平台对UUV群用于多目标的协同探测算法进行仿真。仿真结果表明,仿真系统能够满足UUV协同仿真测试要求,对于UUV群协同探测系统的研制具有重要的应用价值。     

基于地形熵和地形差异熵的综合地形匹配算法

水下运载体的导航主要以惯性导航为主,但是,由于水下运载体在海底的运行速度比较慢,惯性导航系统随着时间的累积出现了定位误差增大的缺点,因此需要地形辅助导航来纠正惯导的误差。文中将地形熵和地形差异熵的概念引入到水下地形匹配算法中,设计了基于地形熵和地形差异熵的综合地形匹配算法,并将该算法应用于水下地形辅助导航系统中,经验证该算法取得了良好的纠正惯导定位的效果,实现了水下地形辅助导航的任务。     

基于地形熵和地形差异熵的综合地形匹配算法

水下运载体的导航主要以惯性导航为主，但是，由于水下运载体在海底的运行速度比较慢，惯性导航系统随着时间的累积出现了定位误差增大的缺点，因此需要地形辅助导航来纠正惯导的误差。文中将地形熵和地形差异熵的概念引入到水下地形匹配算法中，设计了基于地形熵和地形差异熵的综合地形匹配算法，并将该算法应用于水下地形辅助导航系统中，经验证该算法取得了良好的纠正惯导定位的效果，实现了水下地形辅助导航的任务。     

非对称异步移动传感网中低延时邻居发现算法

邻居发现即通过一定的手段快速而有效地去感知与节点能够直接通信的一跳范围内的邻居的问题,是移动传感网（MSN）的重要部分。非对称异步MSN中,已有的算法需要大量的时间和能量去完成相互发现。针对此问题,基于信标与活动时隙分离的邻居发现模型,提出一种适用于异步对称场景的BMCS-A算法,信标在工作周期的不同时隙进行广播以保证邻居发现的确定性。其次,扩展BMCS-A,提出一种持续性广播的BMCS-B算法,节点在第一个子周期内持续性广播信标,接收到该信标的节点将自适应地调整信标的发送时刻以加快邻居发现过程。最后,实现协作式BMCS-B算法,基于已发现邻居的睡眠苏醒调度信息,节点主动发送信标去发现潜在的邻居。仿真实验结果表明,与Searchlight、G-Nihao和Disco相比,协作式BMCS-B将最坏发现时延分别降低了84.62%、85.71%和81.82%。     

WSN混合构架室内定位系统的独占式通信机制

在无线传感器室内定位系统中,避免参考节点之间的信号相互冲突和干扰是定位系统重点解决的问题之一。针对这一问题,可以采用独占式通信机制,确保某一个参考节点独占某一时刻的通信,禁止其它节点在这一时刻发射信号;同时,采用无中心节点的构架模式,由独占通信的节点在发射信号结束时,随机选择一个有效的参考节点,使其成为下一个临时的中心节点并进入独占状态。该方法结合无中心构架和有中心构架的优点,有效地解决了参考节点之间信号相互间的冲突和干扰问题。