UUV导航测速信息的灰色自适应滤波方法研究

发布时间：2019-05-15 14:09

【摘要】：针对水下无人航行器UUV(Unmanned Underwater Vehicle)的导航测速数据受海洋环境噪声影响大、处理实时性要求高的问题,提出了一种基于灰色动态预测和数据自适应融合的滤波方法。该方法考虑到UUV的速度在连续变化前提下可能存在的机动性,将基本的静态灰色预测模型改进为灰色动态预测模型,以获得速度数据的近似估计值。然后根据估计值和实际采样值之间的偏差,自适应的调整两者之间的权重系数进行融合,以实现实时的数据滤波。通过对UUV海上试验数据的验证,证明了该方法的有效性。
[Abstract]:A filtering method based on grey dynamic prediction and data adaptive fusion is proposed to solve the problem that the navigation velocity measurement data of underwater unmanned vehicle UUV (Unmanned Underwater Vehicle) is greatly affected by the noise of marine environment and the real-time requirement is high. Considering the possible maneuverability of UUV speed under the premise of continuous change, the basic static grey prediction model is improved to grey dynamic prediction model in order to obtain the approximate estimation value of velocity data. Then according to the deviation between the estimated value and the actual sampling value, the weight coefficient between the estimated value and the actual sampling value is adjusted adaptively to fuse in order to realize the real-time data filtering. The effectiveness of the method is proved by the verification of UUV offshore test data.
【作者单位】： 哈尔滨工程大学自动化学院;哈尔滨工程大学水下机器人技术重点实验室;
【分类号】：U674.941;U675.7

【参考文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2477563