卡尔曼滤波在多普勒测速中的应用研究

发布时间：2020-06-27 06:40

【摘要】：声学多普勒测速声纳是利用多普勒效应原理,精确测量平台对地绝对或对水相对速度的一种重要海洋观测仪器,已广泛应用在海洋资源开发、导航控制、航道测量等诸多领域;随着作业需求的不断提高,精确测速问题一直受到人们的关注。本文着重围绕未知非平稳测速噪声中的速度估计问题,从自适应滤波处理角度研究了提高测速估计精度的方法。声呐性能受环境影响严重,而未知非平稳噪声假设更符合声学多普勒测速声呐的噪声模型。基于“厚尾”噪声分布的速度估计或鲁棒性速度估计等方法解决了经典卡尔曼滤波的不足,然而,由于参数需要人为设计,实际应用具有一定的局限性。本文基于变分贝叶斯方法研究噪声统计模型,实现对未知非平稳测速噪声的实时推断,在此基础上,利用变分贝叶斯卡尔曼自适应滤波算法(VBAK,Variational Bayes Adaptive Kalman Filter)实现对速度信息的最优估计。我们从以下两个角度评估VBAK算法性能:1)构建了两个典型测速场景,并通过直接性指标(RMSE、CEE%、EE%)和间接性指标(估计误差与真实误差相关系数)对VBAK算法进行了定量评估;2)通过处理外场试验数据评估了VBAK算法的实际应用效果。结果表明:VBAK算法相比于经典Kalman滤波算法优势明显,能够较好地解决未知非平稳噪声情况下的声学多普勒测速信息估计问题,估计精度得到进一步提高,达到了预期目标。
【学位授予单位】：哈尔滨工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：U666.7
【图文】：

图 4.13 外场试验场景理结果纳基阵坐标系下x 轴、y轴分速度、合速度以及 GPS 测量平台运所示。1234x轴1234y轴0 200 400 600 800 1000 12002345time: s速合度MeasurementGPS图 4.14 外场试验数据

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本文编号：2731457