基于样本熵和IFOA-GRNN的多普勒计程仪信号失真重构

发布时间：2021-10-07 14:33

　　在水下无人航行器（UUV）的航行过程中,由于内部复杂磁场的干扰,用于测量自身速度和航位推算的多普勒计程仪（DVL）有可能会出现信号失真。为此提出一种基于样本熵与广义回归神经网络的DVL信号失真的重构方法。首先引入鸡群优化算法（CSO）中求解高维优化问题的思想,增强传统果蝇优化算法（FOA）中局部搜索的能力和跳出局部极值点的能力。然后使用改进的果蝇优化算法（IFOA）对广义回归神经网络进行训练,得到UUV的估计速度。在UUV航行过程中,实时计算DVL输出信号的样本熵,根据设定阈值判断DVL的工作状态。最后使用DVL正常的航行数据与海流估计修正UUV航行过程中的海流干扰。DVL失真情况下的UUV应急导航仿真试验验证其有效性。 

【文章来源】：应用科技. 2020,47(03)

【文章页数】：7 页

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3422233