【摘 要】
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自二十世纪末,智能水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)作为海洋探索、开发的得力助手,代替人类到深海高危区域进行海洋探测,受到世界各国的广泛关注。水下导航技术作为水下航行器的关键技术,得到科研人员的重视。尤其在水下航行器协同导航技术方面,通过降低水下航行器配置,增强AUV间的信息共享,提高导航精度,已成为水下导航领域新的研究热点。本文基于多AUV协同系统,
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自二十世纪末,智能水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)作为海洋探索、开发的得力助手,代替人类到深海高危区域进行海洋探测,受到世界各国的广泛关注。水下导航技术作为水下航行器的关键技术,得到科研人员的重视。尤其在水下航行器协同导航技术方面,通过降低水下航行器配置,增强AUV间的信息共享,提高导航精度,已成为水下导航领域新的研究热点。本文基于多AUV协同系统,对该系统导航定位的误差及算法进行研究。论文的主要工作有:1、针对多AUV协同导航系统中单领航艇和双领航艇协同导航定位方法,进行了详细的研究,通过介绍单领航艇和双领航艇协同定位原理,建立了相应的定位模型。针对基于单领航艇模式下信息源较少,从而导致系统可观测性较差,对其进行可观测性分析,为后文仿真验证做铺垫。2、从协同导航系统的水声测距角度出发,分析影响多AUV协同导航精度的因素,并对协同导航中从AUV航位推算进行误差分析。影响协同导航精度的因素主要有声速误差、时间延迟、时钟同步、洋流影响,并对上述因素进行定性或定量分析。3、针对单领航艇和双领航艇两种协同导航系统,研究了扩展卡尔曼滤波算法(Extended Kalman Filter,EKF)和无迹卡尔曼滤波算法(Unscented Kalman Filter,UKF),基于两种算法的基本工作原理,结合协同导航运动模型,设计了对应的协同导航定位算法的实现步骤。从滤波精度、滤波稳定性等方面,对两种算法进行比较。通过理论分析和仿真验证,表明上述两种算法能有效提高从AUV导航定位精度。4、针对海洋中存在洋流现象,为降低该现象对从AUV导航精度的影响,提出了一种基于粒子群优化算法和UKF相结合的协同导航滤波算法,其中改进的粒子群算法借鉴了遗传算法中选择、交叉、变异的思想。文中利用该算法通过对UKF中噪声矩阵进行优化,实现洋流影响下的单领航艇协同导航定位。通过仿真案例验证,证明该算法的有效性。
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