基于M估计的多UUV协同定位算法

发布时间：2022-01-24 18:29

　　为解决多水下无人航行器（UUV）协同定位系统因水声环境复杂,水声距离观测信息受异常噪声干扰,导致采多UUV协同定位效果变差的问题,本文将M估计算法应用于UUV协同定位中,提出一种基于M估计多UUV协同定位算法。半实物仿真试验结果表明,相较于传统基于扩展卡尔曼滤波算法,所提算法可将定位精度提升30%左右。 

【文章来源】：舰船科学技术. 2020,42(07)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

主从艇运行轨迹Fig.5ThetragicofUUVs

rsinexperiment传感器性能指标GPS定位精度<2.5m（RMS）测速精度0.1m/s更新频率10HzPHINS/GPS方位精度0.01°secantlatitude磁罗经方位精度2°DVL测速精度0.10%S2CR7/17操作范围0～8000m数据传输速率6.9kbit/s误码率<10-10图2试验用水面艇Fig.2Surfacevehicleusedinexperiment图4S2CR7/17型水声通信设备Fig.4S2CR7/17acousticequipment图3协同导航试验方案Fig.3Experimentprogramofcooperativelocalization图5主从艇运行轨迹Fig.5ThetragicofUUVs图6不同滤波算法下协同定位误差对比曲线Fig.6Cooperationerrorcurvecomparisonofdifferentalgorithm·126·舰船科学技术第42卷

精度可提升30%左右，工程应用价值巨大。(下转第130页)表1相关传感器性能指标参数Tab.1Theperformanceofsensorsinexperiment传感器性能指标GPS定位精度<2.5m（RMS）测速精度0.1m/s更新频率10HzPHINS/GPS方位精度0.01°secantlatitude磁罗经方位精度2°DVL测速精度0.10%S2CR7/17操作范围0～8000m数据传输速率6.9kbit/s误码率<10-10图2试验用水面艇Fig.2Surfacevehicleusedinexperiment图4S2CR7/17型水声通信设备Fig.4S2CR7/17acousticequipment图3协同导航试验方案Fig.3Experimentprogramofcooperativelocalization图5主从艇运行轨迹Fig.5ThetragicofUUVs图6不同滤波算法下协同定位误差对比曲线Fig.6Cooperationerrorcurvecomparisonofdifferentalgorithm·126·舰船科学技术第42卷

【参考文献】：
期刊论文
[1]多AUV协同导航问题的研究现状与进展[J]. 徐博,白金磊,郝燕玲,高伟,刘亚龙.  自动化学报. 2015(03)
[2]多UUV沿多条给定路径运动的协调编队控制[J]. 边信黔,牟春晖,严浙平.  哈尔滨工业大学学报. 2013(01)
[3]经典误差理论与抗差估计[J]. 周江文.  测绘学报. 1989(02)



本文编号：3607081