基于最大熵鲁棒自适应滤波的水下组合导航方法研究

发布时间：2023-05-24 23:52

　　通过自主水下航行器(Autonomous underwater vehicles,AUV),人类可以更加方便安全地对海洋资源进行开发以及对水下生态环境进行研究。为了保证AUV在军用和民用领域活动的顺利开展,人们对AUV导航定位精度的要求在逐渐提高。组合导航一直以来都是AUV进行导航定位的主要方式。由于水下环境复杂多变,水下组合导航系统可能会出现噪声估计不够精确且存在野值的复杂情况,此时导航系统的精度会受到影响。本文以此为研究背景,充分考虑水下的复杂条件,推导出了一种新的鲁棒自适应滤波算法,并设计出基于该算法的水下组合导航方法。首先,本文对水下组合导航系统进行介绍。包括常用的导航坐标系及坐标变换、捷联惯导系统和多普勒计程仪的基本原理和相应的误差方程。然后介绍了惯导/多普勒组合系统的滤波方式。接着,对组合导航所使用的滤波算法进行了研究。介绍了经典的卡尔曼滤波。针对由于野值而导致噪声出现非高斯分布的情况,对鲁棒滤波进行了研究。介绍了基于Huber的卡尔曼滤波及基于最大熵的卡尔曼滤波(Maximum Correntropy Kalman Filter,MCKF)。通过对过程噪声和量测噪声出现野...

【文章页数】：90 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 课题研究背景与意义
    1.2 研究现状及发展概述
        1.2.1 水下组合导航研究现状
        1.2.2 鲁棒滤波研究现状
        1.2.3 自适应滤波研究现状
    1.3 课题问题的提出
    1.4 本文的研究内容和结构安排
第2章 水下组合导航系统
    2.1 导航坐标系及坐标变换
        2.1.1 常用坐标系介绍
        2.1.2 坐标变换
    2.2 捷联惯导系统
        2.2.1 捷联惯导系统基本原理
        2.2.2 捷联惯导系统算法
        2.2.3 捷联惯导系统误差方程
    2.3 多普勒计程仪
        2.3.1 多普勒计程仪测速原理
        2.3.2 多普勒计程仪误差分析及误差方程
    2.4 惯导/多普勒组合导航系统滤波方式
        2.4.1 组合导航系统直接法滤波
        2.4.2 组合导航系统间接法滤波
    2.5 本章小结
第3章 鲁棒卡尔曼滤波
    3.1 经典的卡尔曼滤波
    3.2 基于Huber的卡尔曼滤波
        3.2.1 M估计
        3.2.2 基于Huber的卡尔曼滤波
    3.3 基于最大熵的卡尔曼滤波
        3.3.1 最大熵准则
        3.3.2 基于最大熵的卡尔曼滤波
    3.4 仿真实验
        3.4.1 仿真条件设置
        3.4.2 仿真实验及结果分析
    3.5 本章小结
第4章 自适应卡尔曼滤波
    4.1 自适应卡尔曼滤波简介
    4.2 基于Sage-Husa的自适应卡尔曼滤波
    4.3 基于变分贝叶斯的自适应卡尔曼滤波
    4.4 仿真实验
        4.4.1 仿真条件设置
        4.4.2 仿真实验及结果分析
    4.5 本章小结
第5章 基于最大熵的变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波在水下组合导航的应用
    5.1 基于最大熵的变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波
        5.1.1 基于最大熵的先验估计
        5.1.2 基于变分贝叶斯的后验更新
        5.1.3 基于最大熵的变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波
    5.2 水下组合导航系统模型
        5.2.1 水下组合导航系统滤波误差模型
        5.2.2 水下组合导航系统状态方程
        5.2.3 水下组合导航系统量测方程
    5.3 仿真与分析
        5.3.1 仿真条件设置
        5.3.2 水下复杂环境仿真实验及结果分析
    5.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
致谢



本文编号：3822528