水下航行器多普勒导航系统误差辨识与修正

水下航行器(Autonomous Underwater Vehicles,AUV)在水下往往采用航位推算定位方式.由于存在传感器误差,航位推算的定位误差是随着时间发散的,而直接准确检测这类误差非常困难.对多普勒导航系统进行导航误差分析,简化航位推算算法,在此基础上推导出一种新的辨识AUV导航误差参数的方法.仿真结果表明,该算法能够准确辨识AUV导航误差参数向量,可以有效提高AUV自主导航精度,且方法合理、简单.     

水下机器人航位推算导航系统及误差分析

构建了基于GPS/航位推算的智能水下机器人(AUV)组合导航系统,阐述了水下机器人导航系统体系结构,详细介绍了基于强跟踪卡尔曼滤波和辛格模型的航位推算导航算法,解决了水下机器人难以建立精确数学模型的问题,最后结合海上实验数据深入地分析了产生航位推算误差的原因,并有针对性地提出了降低水下机器人航位推算导航系统误差的方案。     

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。     

DSP技术在船舶导航中的应用研究

为了解决GPS定位可靠性差的问题，本文讨论了利用航位推算方法辅助GPS进行定位，从而弥补了GPS的缺陷。文中介绍了航位推算系统的原理和数学模型，给出了基于数字信号处理器（DSP）的航位推算系统的硬件组成和软件编程，最后实现了船舶导航的组合方法。     

复杂海域水下无人航行器航位推算算法优化

针对当前水下无人航行器航位推算算法存在误差大、工作效率低等不足,设计一种性能优异的复杂海域水下无人航行器航位推算算法。首先分析当前无人航行器航位推算算法的研究现状,找到引起各种无人航行器航位推算算法不足的因素,然后收集无人航行器航位推算数据,结合复杂海域水下无人航行器航位的随机变化特点,引入遗传算法优化支持向量机设计无人航行器航位推算模型,最后与其他无人航行器航位推算算法进行对比实验。结果表明,本文算法可以适应复杂海域水下无人航行器航位的变化特点,提高无人航行器航位推算精度,无人航行器航位推算速度快,获得比对比算法整体性能更优的无人航行器航位推算结果,具有十分明显的优越性。     

自主式水下潜器导航技术发展现状与展望

系统地回顾了自主式水下潜器导航技术的发展,主要包括航位推算、声学导航、地球物理导航、组合导航等技术的应用及限制.并对发展趋势进行了探讨.     

磁阻传感器电子罗盘及其在船舶导航中的应用

本文介绍了应用磁阻传感器的电子罗盘的电路设计和数据采集、航位推算导航的动态模型，将电子罗盘数据、船的速度信息和GPS数据进行信息融合以提高导航的精度。最后探讨了低价位的电子罗盘与GPS组合导航技术在中小型船舶导航中的应用。     

自主水下航行器同时定位与制图技术研究

为解决自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)的精确导航与探测问题,采用同时定位与制图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)算法为核心,根据捷联式惯性导航设备(SINS)与AUV声呐组合的数据信息,采用扩展卡尔曼滤波器(EKF),研究一种基于惯性传感器与声呐的AUV定位与地图构建算法,对水下环境的EKF-SLAM算法进行仿真试验验证。仿真结果表明,经2次探测后,AUV定位精度获得较大提高,能够较好地完成AUV的水下导航、定位与探测任务。     

光纤陀螺罗经辅助ADCP导航方法研究

研究了利用光纤陀螺罗经辅助声学多普勒流剖面仪(acoustic Doppler current profile-ADCP)进行导航定位的方法,分析比较了ADCP独立进行航位推算和光纤陀螺罗经辅助ADCP进行组合导航的精度,研究结果表明,光纤陀螺罗经辅助ADCP进行组合导航的精度至少提高1倍以上.其定位精度可以达到130m/h.     

AUV协同导航定位算法研究

随着地面及空中移动平台协同导航研究的成熟,人们开始将协同导航扩展到水下平台,这就使得AUV的协同导航成为近年来该领域的研究热点。针对水下特殊的环境,围绕AUV协同定位问题,人们展开了各种研究提出了许多新的方法和理论。本文即对近年来AUV协同导航领域的各项研究成果进行了简要介绍,提出一种基于Kullback-Leibler距离估计的协同导航算法,同时通过数值仿真验证该算法的有效性。本文最后总结AUV协同导航的研究现状并提出可能的研究方向。     

利用ICCP的水下地磁修正惯导方法研究

迭代最近等值线算法（ICCP）是一种重要的地磁匹配导航算法。首先,为了获取相对精度较高的位置信息,又在一定程度上达到弥补实测数据精度不足的目的,将二次插值技术应用到地磁匹配算法中;然后,仿真计算得到了最佳匹配位置;最后,针对目前水下航行器通过航位推算等传统方法实现惯导重调的弊端,提出将地磁匹配位置误差作为观测量,用卡尔曼滤波对惯导系统的速度、位置和姿态误差进行最优估计。由最后仿真结果表明,以磁场匹配位置误差作为观测量来估计惯导误差是可行的。     

一种基于声学定位/航位推算的水下导航定位方法

受环境影响,声学定位系统输出的位置信息波动较大,还会出现数据跳变或丢失现象,严重影响了水下载体的定位精度。针对此问题,提出一种基于声学定位/航位推算的组合导航方案,该方案在组合滤波前对声学定位系统输出数据可用性进行判断,进而选择不同的导航方式。采用计算机仿真和海试实验对研究方法进行了验证,结果表明,该方法能有效融合两种导航系统的优点,平滑声学定位系统数据的波动,且当声学定位系统输出异常时,水下载体短时间内还能保持较高的定位精度。     

Research on integrated navigation method for AUV

The principles of the SINS/DVL integrated navigation system are introduced, and the compass status accuracy is compared. When the heading is changed, the dead reckoning algorithm using the heading information of the SINS （Strapdown inertial navigation systems） and DVL （doppler velocity log） is adopted to substitute the SINS/DVL integrated system. The simulation results show that the method can improve the accuracy of integrated navigation system when AUV （autonomous underwater vehicle） is in motion.     

快速ICCP算法实现地形匹配技术研究

利用海底地形进行辅助导航是水下潜器导航技术致力于研究的新方向。采用ICCP算法作为对准匹配算法，从两个方面对ICCP算法进行了改进，一是将测量航迹进行随机旋转和平移来选择初始状态集，使其能够以足够小的误差概率收敛到全局最优中，减少了迭代次数；二是采用滑动窗口技术来寻找等值线上的最近点，在每一次收敛到局部最小的过程中都减少了最近点计算量。     

基于Unscented卡尔曼滤波器的地磁辅助组合导航

将船位推算与地磁测量相结合构成组合导航方法.首先建立了推算模型,然后利用Unscented卡尔曼滤波方法,直接将地磁测量的结果用于校正推算结果,进行导航定位.此方法不采用匹配方法进行定位,可进行实时定位,能适用于非线性和离散的地磁模型.仿真表明,此方法能减小定位误差,适用于基于船位推算和地磁定位的实时组合导航.     

Strong tracking adaptive Kalman filters for underwater vehicle dead reckoning

To improve underwater vehicle dead reckoning, a developed strong tracking adaptive kalman filter is proposed. The filter is improved with an additional adaptive factor and an estimator of measurement noise covariance. Since the magnitude of fading factor is changed adaptively, the tracking ability of the filter is still enhanced in low velocity condition of underwater vehicles. The results of simulation tests prove the presented filter effective.     

卡尔曼滤波技术在潜艇组合导航中的应用研究

高精度的导航定位是潜艇研究中所面临的主要难题之一。采用GPS辅助的INS/DVL组合导航是目前潜艇的主流导航模式。当前实现GPS/INS/DVL组合导航的技术主要有航迹推算和卡尔曼滤波。本文将卡尔曼滤波技术应用于潜艇组合导航,并把EKF与传统的DR方法进行了仿真比较研究。结果表明,EKF的估计精度较高。     

基于多普勒和光纤陀螺水下机器人导航系统研究

对基于DVL和FOG的导航方法进行研究,设计了导航方法的无缆水下机器人导航系统,分析导航系统的主要误差源,采用扩展Kalman滤波算法辨识传感器的安装偏差,通过湖试数据验证了该算法的稳定性和正确性。