基于MHE的多UUV协同定位方法

针对多水下自治机器人(UUV)协同定位模型中的非线性问题,本文提出利用滚动时域估计(MHE)方法对协同定位状态空间模型进行最优状态估计,通过仿真试验,证明了该方法的可行性。     

一种基于双模型的低成本多AUV协同定位方法

[目的]针对多自主水下航行器(AUV)上装备的惯性导航系统(INS)和多普勒速度计程仪(DVL)失效或未配备的情况,结合传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)估计,提出一种基于双模型的协同定位方法。[方法]建立相对运动模型和双领航状态空间模型,通过水声通信,利用相对运动模型估计跟随AUV的速度信息,再应用双领航模式的多AUV协同定位状态空间模型,进一步提高协同定位系统的鲁棒性和准确性,利用海试数据进行半实物仿真验证。[结果]结果表明,基于双模型的主从式多AUV协同定位方法,能够在跟随AUV上没有INS和DVL的情况下,实时估计跟随AUV的位置。[结论]该方法能够保障协同定位系统定位精度在允许的范围内,降低多AUV协同定位系统的成本。     

两舰协同定位误差分析的研究

多平台侦察信息协同定位具有一定的超视距作用,测向交叉定位技术是协同定位使用较广泛的方法。根据两舰在不同基线、不同测向精度对海、空目标探测的误差几何稀释度GDOP(Geometric Dilution of Precision)分布图的仿真进行协同定位误差分析的研究,从而确定定位精度,进行协同定位。     

基于M估计的多UUV协同定位算法

为解决多水下无人航行器(UUV)协同定位系统因水声环境复杂,水声距离观测信息受异常噪声干扰,导致采多UUV协同定位效果变差的问题,本文将M估计算法应用于UUV协同定位中,提出一种基于M估计多UUV协同定位算法。半实物仿真试验结果表明,相较于传统基于扩展卡尔曼滤波算法,所提算法可将定位精度提升30%左右。     

基于M估计的多UUV协同定位算法

为解决多水下无人航行器(UUV)协同定位系统因水声环境复杂,水声距离观测信息受异常噪声干扰,导致采多UUV协同定位效果变差的问题,本文将M估计算法应用于UUV协同定位中,提出一种基于M估计多UUV协同定位算法。半实物仿真试验结果表明,相较于传统基于扩展卡尔曼滤波算法,所提算法可将定位精度提升30%左右。     

基于卡尔曼滤波的磁偶极子目标张量定位

采用现有单点磁梯度张量定位方法定位磁偶极子目标时,易出现定位结果受测量噪声影响而发散的现象。针对该方法的不足,根据磁偶极子磁感应强度与磁场梯度张量的基本关系式,建立张量定位的状态空间模型,并采用卡尔曼滤波器对状态向量进行估计,实现目标定位。设计数值算例对定位方法进行检验,定位结果表明,基于卡尔曼滤波的定位方法具有较高的精度和稳定性,可用于航空磁探测和水下小目标磁场探测。     

作战指挥系统无源协同定位的一种设计与实现

无源定位是舰艇作战指挥系统获取战场态势的有效途径。现有的无源定位技术均局限于单平台无源机动定位或同型无源探测设备单机单控多平台协同定位,缺乏系统顶层设计理念。提出一种针对舰艇作战指挥系统无源协同定位功能的集成设计和实现方法,通过系统功能部署设计、明确系统配置组成、信息交互需求分析3个步骤,实现了多平台同型无源探测设备从系统层面开展协同定位的能力。以多平台同型无源探测设备的协同定位为例开展模拟试验,验证了该设计的有效性和可行性。研究表明,所提出的方法较单机单控协同定位方式定位收敛时间缩短,定位精度有所提高,理论上还可以支持不同舰艇之间异型无源探测设备的协同定位。     

一种基于相似比的最近邻协同定位算法

在多平台协同定位中,由于系统采用时分多址的工作方式,各友邻平台传送的远端信息都不是同一时隙到达己平台的。为解决此时隙问题,提高平台协同定位性能和算法实用性,同时降低系统算法存储量,本文基于最近邻协同定位模型,提出了一种改进的基于相似比的最近邻协同定位算法,利用相似比求取伪测量值,避免求解非线性方程组带来的多解和不易实现的问题,同时推导了雷达类方位角的误差计算公式。仿真结果表明,该算法同最近邻协同定位算法相比,提高了定位精度,降低了实现难度,且减少了计算量。     

超视距协同空战网络化结构研究

利用复杂网络理论,将超视距协同空战实体及其之间的关系进行协同网络节点和边的抽象,分别从编队无协同、仅火力协同、仅传感器协同(树型/分布式指挥结构)、传感器+指控协同(树型/分布式指挥结构)、传感器+指控+火力协同(树型/分布式指挥结构)、预警机指挥引导下的传感器+指控+火力协同(树型/分布式指挥结构)进行网络化协同结构模型构建。在所构建模型基础上,从平均路径长度、聚集系数、平均节点度和度分布3个方面进行静态特性分析;并利用协同网络邻接矩阵特征值进行网络化效应分析。其结果体现了网络化协同结构对超视距协同空战的影响,所得结论可为超视距空战协同结构的组织、分析与评估提供参考。     

基于多Agent的编队协同反潜仿真

编队协同反潜仿真模型是编队反潜作战建模仿真中的重点与难点。通过对编队协同反潜作战的指挥方式与作战协同关系的分析研究,基于多智能体建模理论,提出了基于MBGT(使命-信念-目标-任务)的编队协同反潜实体智能体认知模型,建立了基于共同使命的编队反潜协同模型框架,并给出了该框架下的智能体协商协作方法。该模型能较好地实现编队协同反潜仿真中的各兵力智能体之间的协商与协作,对其他协同作战样式建模也有一定的借鉴价值。     

基于EKF的AUV协同定位方法仿真与验证

自主水下航行器（AUV）协同导航定位技术是解决复杂作业环境下导航问题的重要途径,研究了单领航艇的主从式多AUV基于扩展卡尔曼滤波（EKF）算法的协同到导航定位问题。AUV协同定位时,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,外部配有测距装置,舰艇间是通过通信装置来交换自身位置和状态信息并同时测量通信双方的相对距离,通过信息融合对自身定位进行修正,利用EKF算法对系统中传感器所传递信息进行融合,对从AUV进行实时定位。通过仿真验证此算法可以显著提高导航定位精度。     

基于OPC技术的电力推进船舶混合动力故障定位

基于信号变换的诊断方法、基于专家经验法诊断方法故障空间的局限性,导致故障定位精准度较低。为此,提出基于OPC(OLE for Process Control)技术的电力推进船舶混合动力故障定位研究。构建故障定位模型,剔除工作状态外部干扰信息。描述电力推进船舶混合动力系统故障定位特征向量,确定故障空间。计算故障出现概率,提取主要故障特征。借助人机接口对输入信号进行滤波处理,使用OPC技术匹配知识库中故障规则,找到具体故障位置。搭建电力推进船舶混合动力监控系统,利用Matlab进行实验仿真研究。实验结果表明,该方法与实际定子磁链轨迹坐标一致,具有精准定位效果。     

基于随机Petri网的网络化防空导弹系统建模方法研究

文章通过建立执行单任务的网络化防空导弹系统的随机Petri网模型,分析系统作战状态的变化规律,得到系统作战效能评估方法。在此基础上,建立了系统可执行多任务作战的复杂随机Petri网模型,实现了网络化防空导弹系统信息共享和作战资源间协同调配。     

基于SystemC离散余弦变换模型的设计和仿真

离散余弦变换在信号和图像压缩上有广泛的应用。本文采用基于SystemC的软硬件协同设计方法,完成了一维离散余弦变换(DCT)算法的SystemC模型的设计和仿真。     

水下圆柱舱段模型耦合噪声源识别及空间声场定位研究

为有效实现水下圆柱舱段模型耦合振动噪声源识别及空间声场定位,本文首先给出离散化柱面近场声全息(NAH)的频域计算方法,重建任意声场空间的声压或振速,并剖析该方法存在无法实现单个振源的声场重建等不足;然后,提出基于系统辨识(SI)思想的工况传递路径分析(OTPA)方法(即SIOTPA法)解决振源间的交叉耦合问题,并实现耦合振动噪声源及其传递路径识别;随后,将柱面NAH方法与SIOTPA法进行有效的集成和融合,形成一种适用于耦合声源识别、声场可视化定位和预报的SIOTPA-NAH方法;最后,以水下圆柱舱段模型振动-声辐射数值仿真分析和消声水池试验为基础,验证了给出的SIOTPA-NAH方法能够有效地实现水下圆柱舱段模型内部耦合振动源识别、振源贡献量排序及声场可视化定位,并能准确实现单个振源的空间声场预报.     

基于模糊规则的鲁棒预测舵减摇控制北大核心CSCD

[目的]针对模型预测控制(MPC)中因权重值固定所导致的欠驱动船舶在舵减摇时对转向的响应较慢的问题,提出一种基于有限时间扩张状态观测器(FTESO)、模糊控制规则和鲁棒预测控制的舵减摇控制器设计方法。[方法]首先,建立固定航速欠驱动船舶线性模型用于控制器设计,FTESO用于观测船舶运动状态和外部扰动;然后,通过对船舶在航向保持和变航向的情况进行分析,设计这2种情况下的目标函数权重,并建立状态观测值与目标函数权重之间的模糊规则,随后采用鲁棒预测控制解决带约束的多目标协同控制问题;最后,以一艘多用途舰艇为例进行数值仿真分析。[结果]结果显示,在航向改变情况下,对比扰动补偿模型预测控制和扰动观测器强化模型预测控制,发现减摇效果分别提升了5.74%和0.8983%,对于30°的转向的响应时间分别减少了1.8和7.3 s,证明了所设计控制方法的闭环稳定性。[结论]研究表明,所提方法在欠驱动船舶减摇方面是有效的。     

USSV与AUV协同工作系统设计

针对主流的AUV跨域无人装备协同作业模式中存在的隐蔽性不足以及定位、回收困难问题,提出一种将USSV作为中继站的USSV与AUV协同工作系统。协同工作系统采用远程控制端-基站-USSV-AUV结构,根据实际作业中各部分所在空间区域的不同,对协同工作系统的通信、控制和定位方案进行了设计,同时给出了无人艇的硬件总布置和电路系统布置,并进行协同定位仿真实验。仿真结果表明,协同定位方法能够对AUV在水下的运动轨迹进行有效捕捉,且在设定时间内精度良好,有一定的实际应用价值。提出的协同工作系统可以为无人装备协同作业模式设计思路提供参考。     

基于领导跟随的船舶航迹控制

无人艇协同编队控制具有重要的军事和商船应用前景。利用多智能体聚集模型,基于leader-follower的目标跟踪,实现了含有模型不确定性与未知海浪流干扰项的多无人艇协同编队控制。采用单隐层神经网络逼近船舶整体未知项和环境干扰,引入一阶滤波器代替反步计算中的微分项,显著减少了计算量。利用时-空解耦方法,各船舶通过交互航迹参数信息,间接实现分散协同编队控制。利用Lyapunov稳定性分析方法,证明闭环系统所有状态和信号收敛于一有界集。通过选择合适参数,可使控制精度误差范围为任意小,仿真结果验证了控制算法的有效性。     

UKF和PF融合算法在动力定位船舶状态估计中的应用研究

针对船舶动力定位状态估计时使用扩展卡尔曼滤波导致模型失配而产生滤波精度不高甚至滤波发散的问题,设计一种融合无迹卡尔曼滤波和粒子滤波的动力定位船舶状态估计算法.该算法以粒子滤波作为整体框架,运用无迹卡尔曼滤波对粒子状态的每次更新进行最优化估计,从而最优化了每个粒子的状态,再根据每个粒子的重要性分布,得出船舶复合运动中的低频状态.Matlab仿真结果表明,该方法能够从含有高频和噪声干扰的测量信息中估计出的船舶低频运动状态,相比于直接使用UKF,该方法的滤波精度更高,滤波性能也比较稳定.     

UKF和PF融合算法在动力定位船舶状态估计中的应用研究

针对船舶动力定位状态估计时使用扩展卡尔曼滤波导致模型失配而产生滤波精度不高甚至滤波发散的问题,设计一种融合无迹卡尔曼滤波和粒子滤波的动力定位船舶状态估计算法。该算法以粒子滤波作为整体框架,运用无迹卡尔曼滤波对粒子状态的每次更新进行最优化估计,从而最优化了每个粒子的状态,再根据每个粒子的重要性分布,得出船舶复合运动中的低频状态。Matlab仿真结果表明,该方法能够从含有高频和噪声干扰的测量信息中估计出的船舶低频运动状态,相比于直接使用UKF,该方法的滤波精度更高,滤波性能也比较稳定。