基于多尺度理论的水下导航系统信息融合
发布时间：2021-07-11 13:13
水下导航技术是智能水下机器人研究的核心课题。高精度水下导航系统是AUV的关键技术。本文首先对导航系统信息融合的数据融合模型、坐标系空间配准、目标运动模型选择与导航滤波算法等方面做了详细介绍;在小波变换理论与多尺度系统理论的基础上,研究了一类多尺度卡尔曼滤波算法的滤波性能,并针对该算法进行仿真实验分析,提出了改进思路;针对导航系统的非线性滤波问题,提出了基于集合卡尔曼思想的多尺度集合卡尔曼滤波算法以及基于切法向速度模型的多尺度无迹卡尔曼滤波算法。本论文具体研究内容包括以下四个方面:描述了目前制约水下组合导航技术发展的关键问题以及多尺度分析方法解决动态系统估计的特色;在小波变换与信号多尺度表示基础上,探讨构建多尺度系统中的尺度变量选择方法、内部模型和外部模型的实现方法,研究AUV水下组合导航系统的MKF滤波估计算法,通过分析粗细尺度间转换算法与噪声的内在关系,探讨了MKF滤波算法的滤波性能,并提出改进方案;从导航系统的多尺度特性出发,分析水下导航系统数据融合领域的非线性滤波估计方法和信息融合策略,主提出了基于集合卡尔曼思想的多尺度集合卡尔曼滤波算法以及基于切法向速度模型的多尺度无迹卡尔曼滤...
【文章来源】：哈尔滨工程大学黑龙江省 211工程院校
【文章页数】：93 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
美国Remus-6000型号AUV与Remora-6000型号ROVRemus-6000型号AUV采用INS/ADCP/GPS水下组合导航系统，并搭载多个测距声
第1章绪论5AUV所在位置自主选择水声通讯、铱星通讯、Wi-Fi通讯等多种通讯方式。此外，Remus-6000型号AUV共搭载双频测扫声纳、多波束剖面声纳、海底剖面声纳等声学探测设备以及水下摄像机、探照灯等。历经两年的水下搜寻后，Remus-6000型号AUV采用声纳探测设备和高分辨率的摄像机获得了飞机残骸的清晰光学影像。在目标位置获得确定后，Remora-6000型号的无人遥控潜水器下潜到目标位置，最终将失事客机黑匣子成功打捞。再结合近期刚公布最终调查报告的马航MH370飞机失事案例，在MH370客机黑匣子信号消失后，黑匣子打捞工作从海上搜索阶段进入水下搜索阶段。由于飞机失事事件前期时各调查组织间互相矛盾的飞机航线信息导致水下搜索区域面积难以有效缩小，同时考虑到水面船拖曳的声纳系统探测的效率低、数据精度差，而无人遥控潜水器ROV或载人潜水器HOV进行探测的作业范围受限，只有在小范围内比较精确地确认目标位置的情况下才能进行。最终澳大利亚采用由美国Bluefin公司研发制造的Bluefin-21型号AUV执行飞机残骸的水下搜索工作。美国研制的Bluefin-21型号AUV采用由LN250惯性导航元件、GPS以及DVL等导航传感设备构成的水下组合导航系统，其中以惯性导航元件为核心，通过DVL与GPS设备对惯性导航系统的陀螺漂移及刻度因子进行修正，使其水下导航精度可达到航程的0.1%。图1.2美国Bluefin系列AUV除上述Remus-6000型号AUV与Bluefin-21型号AUV所采用水下组合导航方案之外，美国各研究中心在现有的水下组合导航系统基础上，不断致力于研究与试验新型水
哈尔滨工程大学硕士学位论文6下辅助导航方案。2016年3月，美国高级研究计划局DAPRA授予英国BAE军工公司研发“深海定位导航系统（POSYDON）”项目，旨在通过在海底部署少量发射特定声波的声源信标，使AUV等水下平台具备水下长航时精确导航的能力。当水下航行器通过接收特定的声波信号，从而确定自身与每个声源信标的距离，并通过三角定位法解算出自身位置。DAPRA的“深海定位导航系统”采用的方案是在海底盆地将声学信标像GPS导航卫星一样组成“定位网络”，使用声波发送精确定位信号，使水下平台获得精确的位置信息。通过合理布置声学信标位置，可以实现少量信标覆盖AUV航行海域。图1.3美国POSYDON深海定位导航系统示意图根据美国的无人水下航行器发展规划，未来美国研制的AUV水下组合导航系统将通过积累地球物理信息等手段发展海底地形匹配技术，并研发新的惯性导航设备，不断追求导航系统的高精度和小型化，将导航系统综合精度不断提高。除美国外，挪威国防研究中心与英国南安普顿海洋研究中心在水下组合导航系统与海底地形匹配辅助导航系统方面进行了深入研究。挪威国防研究中心研制的Hugin-1000型号AUV组合导航系统包括惯性导航系统、DVL、GPS以及USBL，并在2009年和2010年将海底地形匹配导航作为备选方案分别进行了两次水下航行试验。在50千米水下航行过程中，Hugin-1000型号AUV搭载的地形匹配定位系统地形匹配定位误差约4米，远低于惯性导航系统50-100m的理论定位误差，验证了海底地形匹配技术对提高AUV自主导航精度的有效性。在海上试验过程中，Hugin-1000型号AUV所搭载的多波束探测装备突然损坏，并临时采用DVL作为海底
【参考文献】：
期刊论文
[1]国外无人水下航行器装备与技术现状及展望[J]. 钟宏伟. 水下无人系统学报. 2017(04)
[2]水下无人系统发展现状及其关键技术[J]. 潘光,宋保维,黄桥高,施瑶. 水下无人系统学报. 2017(02)
[3]Actuator fault diagnosis of autonomous underwater vehicle based on improved Elman neural network[J]. 孙玉山,李岳明,张国成,张英浩,吴海波. Journal of Central South University. 2016(04)
[4]Underwater Terrain Positioning Method Based on Least Squares Estimation for AUV[J]. 陈鹏云,李晔,苏玉民,陈小龙,姜言清. China Ocean Engineering. 2015(06)
[5]交互式容积卡尔曼滤波及其应用[J]. 于浛,宋申民,王硕. 控制与决策. 2015(09)
[6]传感器组网中基于模糊信息处理的多目标跟踪[J]. 范恩,谢维信,刘宗香,陈飞,李丽娟. 指挥信息系统与技术. 2014(06)
[7]基于UT变换改进多模型滤波的水下航行器导航方法[J]. 王泽元,许昭霞. 舰船科学技术. 2014(10)
[8]基于改进连续-离散无迹卡尔曼滤波的水下航行器故障诊断[J]. 徐德民,刘富樯,张立川,崔荣鑫. 西北工业大学学报. 2014(05)
[9]基于高斯样条函数的水下重力辅助惯性导航[J]. 王志刚,顾雪峰. 计算机仿真. 2014(03)
[10]基于GPS/INS紧组合导航的UKF和CKF滤波精度分析[J]. 孟,朱立新. 航天控制. 2014(01)
博士论文
[1]高层信息融合中可靠证据合成方法研究[D]. 王万请.解放军信息工程大学 2013
[2]水下航行器组合导航系统与信息融合技术研究[D]. 牟宏伟.哈尔滨工程大学 2013
[3]水下航行器导航及数据融合技术研究[D]. 杨峻巍.哈尔滨工程大学 2012
[4]基于多尺度估计理论的组合导航系统研究[D]. 周雪梅.哈尔滨工程大学 2006
硕士论文
[1]基于小波变换的AUV多尺度组合导航算法研究[D]. 吴海波.哈尔滨工程大学 2017
[2]运动目标识别与跟踪系统研究[D]. 龚声民.哈尔滨工业大学 2014
[3]不同潜深下水下机器人导航位置修正方法研究[D]. 李成涛.哈尔滨工程大学 2014
[4]基于小波多尺度相关的次声波管网泄漏检测[D]. 王鑫.东北石油大学 2013
[5]基于信息融合的全自动生化分析仪故障检测技术研究[D]. 郭维.沈阳工业大学 2013
[6]干涉SAR电磁建模[D]. 闫晓菲.西安电子科技大学 2013
[7]智能水下机器人导航修正方法研究[D]. 于洋.哈尔滨工程大学 2013
[8]基于微惯性/多普勒的组合导航方法研究[D]. 刘亚龙.哈尔滨工程大学 2012
[9]基于数据融合的声目标识别技术研究[D]. 张美仙.中北大学 2011
[10]基于小波变换的图像压缩编码算法及其并行化研究[D]. 张新菊.成都理工大学 2011
本文编号：3278161
【文章来源】：哈尔滨工程大学黑龙江省 211工程院校
【文章页数】：93 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
美国Remus-6000型号AUV与Remora-6000型号ROVRemus-6000型号AUV采用INS/ADCP/GPS水下组合导航系统，并搭载多个测距声
第1章绪论5AUV所在位置自主选择水声通讯、铱星通讯、Wi-Fi通讯等多种通讯方式。此外，Remus-6000型号AUV共搭载双频测扫声纳、多波束剖面声纳、海底剖面声纳等声学探测设备以及水下摄像机、探照灯等。历经两年的水下搜寻后，Remus-6000型号AUV采用声纳探测设备和高分辨率的摄像机获得了飞机残骸的清晰光学影像。在目标位置获得确定后，Remora-6000型号的无人遥控潜水器下潜到目标位置，最终将失事客机黑匣子成功打捞。再结合近期刚公布最终调查报告的马航MH370飞机失事案例，在MH370客机黑匣子信号消失后，黑匣子打捞工作从海上搜索阶段进入水下搜索阶段。由于飞机失事事件前期时各调查组织间互相矛盾的飞机航线信息导致水下搜索区域面积难以有效缩小，同时考虑到水面船拖曳的声纳系统探测的效率低、数据精度差，而无人遥控潜水器ROV或载人潜水器HOV进行探测的作业范围受限，只有在小范围内比较精确地确认目标位置的情况下才能进行。最终澳大利亚采用由美国Bluefin公司研发制造的Bluefin-21型号AUV执行飞机残骸的水下搜索工作。美国研制的Bluefin-21型号AUV采用由LN250惯性导航元件、GPS以及DVL等导航传感设备构成的水下组合导航系统，其中以惯性导航元件为核心，通过DVL与GPS设备对惯性导航系统的陀螺漂移及刻度因子进行修正，使其水下导航精度可达到航程的0.1%。图1.2美国Bluefin系列AUV除上述Remus-6000型号AUV与Bluefin-21型号AUV所采用水下组合导航方案之外，美国各研究中心在现有的水下组合导航系统基础上，不断致力于研究与试验新型水
哈尔滨工程大学硕士学位论文6下辅助导航方案。2016年3月，美国高级研究计划局DAPRA授予英国BAE军工公司研发“深海定位导航系统（POSYDON）”项目，旨在通过在海底部署少量发射特定声波的声源信标，使AUV等水下平台具备水下长航时精确导航的能力。当水下航行器通过接收特定的声波信号，从而确定自身与每个声源信标的距离，并通过三角定位法解算出自身位置。DAPRA的“深海定位导航系统”采用的方案是在海底盆地将声学信标像GPS导航卫星一样组成“定位网络”，使用声波发送精确定位信号，使水下平台获得精确的位置信息。通过合理布置声学信标位置，可以实现少量信标覆盖AUV航行海域。图1.3美国POSYDON深海定位导航系统示意图根据美国的无人水下航行器发展规划，未来美国研制的AUV水下组合导航系统将通过积累地球物理信息等手段发展海底地形匹配技术，并研发新的惯性导航设备，不断追求导航系统的高精度和小型化，将导航系统综合精度不断提高。除美国外，挪威国防研究中心与英国南安普顿海洋研究中心在水下组合导航系统与海底地形匹配辅助导航系统方面进行了深入研究。挪威国防研究中心研制的Hugin-1000型号AUV组合导航系统包括惯性导航系统、DVL、GPS以及USBL，并在2009年和2010年将海底地形匹配导航作为备选方案分别进行了两次水下航行试验。在50千米水下航行过程中，Hugin-1000型号AUV搭载的地形匹配定位系统地形匹配定位误差约4米，远低于惯性导航系统50-100m的理论定位误差，验证了海底地形匹配技术对提高AUV自主导航精度的有效性。在海上试验过程中，Hugin-1000型号AUV所搭载的多波束探测装备突然损坏，并临时采用DVL作为海底
【参考文献】：
期刊论文
[1]国外无人水下航行器装备与技术现状及展望[J]. 钟宏伟. 水下无人系统学报. 2017(04)
[2]水下无人系统发展现状及其关键技术[J]. 潘光,宋保维,黄桥高,施瑶. 水下无人系统学报. 2017(02)
[3]Actuator fault diagnosis of autonomous underwater vehicle based on improved Elman neural network[J]. 孙玉山,李岳明,张国成,张英浩,吴海波. Journal of Central South University. 2016(04)
[4]Underwater Terrain Positioning Method Based on Least Squares Estimation for AUV[J]. 陈鹏云,李晔,苏玉民,陈小龙,姜言清. China Ocean Engineering. 2015(06)
[5]交互式容积卡尔曼滤波及其应用[J]. 于浛,宋申民,王硕. 控制与决策. 2015(09)
[6]传感器组网中基于模糊信息处理的多目标跟踪[J]. 范恩,谢维信,刘宗香,陈飞,李丽娟. 指挥信息系统与技术. 2014(06)
[7]基于UT变换改进多模型滤波的水下航行器导航方法[J]. 王泽元,许昭霞. 舰船科学技术. 2014(10)
[8]基于改进连续-离散无迹卡尔曼滤波的水下航行器故障诊断[J]. 徐德民,刘富樯,张立川,崔荣鑫. 西北工业大学学报. 2014(05)
[9]基于高斯样条函数的水下重力辅助惯性导航[J]. 王志刚,顾雪峰. 计算机仿真. 2014(03)
[10]基于GPS/INS紧组合导航的UKF和CKF滤波精度分析[J]. 孟,朱立新. 航天控制. 2014(01)
博士论文
[1]高层信息融合中可靠证据合成方法研究[D]. 王万请.解放军信息工程大学 2013
[2]水下航行器组合导航系统与信息融合技术研究[D]. 牟宏伟.哈尔滨工程大学 2013
[3]水下航行器导航及数据融合技术研究[D]. 杨峻巍.哈尔滨工程大学 2012
[4]基于多尺度估计理论的组合导航系统研究[D]. 周雪梅.哈尔滨工程大学 2006
硕士论文
[1]基于小波变换的AUV多尺度组合导航算法研究[D]. 吴海波.哈尔滨工程大学 2017
[2]运动目标识别与跟踪系统研究[D]. 龚声民.哈尔滨工业大学 2014
[3]不同潜深下水下机器人导航位置修正方法研究[D]. 李成涛.哈尔滨工程大学 2014
[4]基于小波多尺度相关的次声波管网泄漏检测[D]. 王鑫.东北石油大学 2013
[5]基于信息融合的全自动生化分析仪故障检测技术研究[D]. 郭维.沈阳工业大学 2013
[6]干涉SAR电磁建模[D]. 闫晓菲.西安电子科技大学 2013
[7]智能水下机器人导航修正方法研究[D]. 于洋.哈尔滨工程大学 2013
[8]基于微惯性/多普勒的组合导航方法研究[D]. 刘亚龙.哈尔滨工程大学 2012
[9]基于数据融合的声目标识别技术研究[D]. 张美仙.中北大学 2011
[10]基于小波变换的图像压缩编码算法及其并行化研究[D]. 张新菊.成都理工大学 2011
本文编号：3278161
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