基于神经网络的AUV航位推算算法研究

发布时间：2021-04-24 03:07

　　AUV是探索海洋的重要工具之一,高精度的导航系统是其能在水下安全工作的重要保障,因此人们对AUV的导航精度要求不断提高。目前,AUV最常用的导航方法有四大类,分别是航位推算法、水声定位法、地球物理导航方法和水下GPS定位系统等。其中,水声定位系统（长基线、短基线、超短基线等）使用声呐阵列来估计AUV的航程和方位,定位精度较高,其缺点是作用距离有限。航位推算法是在已知起始点位置的情况下,利用当前速度和移动方向推算下一位置的过程,是AUV目前最常用的导航方法之一。传统的航位推算依赖于陀螺仪和加速度计等惯性传感器,陀螺仪用来估计AUV相对参考坐标系的方向,加速度计用来估算航行的距离。航位推算导航的一个主要挑战来自于惯性传感器（陀螺仪,加速度计等）的测量误差,特别是当AUV靠近或位于海洋表面时,其移动会受到海洋波浪的影响,AUV的俯仰角会随着波浪起伏快速变化,这种快速的变化和偏移会导致陀螺仪对方向的测量产生很大噪声,进而对航位推算造成很大的误差。本文中,我们提出一种算法,该算法基于神经网络,并结合声学定位和航位推算法完成对AUV的航迹追踪。首先利用声学定位,对短距离AUV航行的位置进行精确定位... 

【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：56 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 AUV概述
    1.3 水下定位技术简介
    1.4 水下定位技术国内外研究现状
        1.4.1 国外研究现状
        1.4.2 国内研究现状
    1.5 论文主要内容及体系结构
第2章 神经网络相关技术分析
    2.1 神经网络简介
    2.2 最优化算法
    2.3 数据预处理与评估方法
    2.4 本章小结
第3章 AUV运动模型
    3.1 坐标系统
    3.2 坐标系转换
    3.3 航位推算法
    3.4 本章小结
第4章 基于神经网络的航位推算法
    4.1 俯仰角的估算
    4.2 建立神经网络
    4.3 本章小结
第5章 实验仿真
    5.1 波浪模型
    5.2 数据生成
    5.3 仿真结果
        5.3.1 算法A（俯仰角估测算法）结果展示
        5.3.2 神经网络训练结果展示
        5.3.3 DR-N算法实验结果展示
    5.4 无人机模拟实验
        5.4.1 无人机介绍
        5.4.2 实验数据采集
        5.4.3 实验结果
    5.5 本章小结
第6章 结论与展望
参考文献
作者简介及在学期间所取得的科研成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]AUV搭载多波束声纳进行地形测量的现状及展望[J]. 李岳明,李晔,盛明伟,孙玉山,张国成.  海洋测绘. 2016(04)
[2]超短基线阵基元位置精确校准试验研究[J]. 马根卯,董铭锋,钟琴琴.  声学与电子工程. 2016(02)
[3]基于SINS/LBL紧组合的AUV水下导航定位技术[J]. 张涛,石宏飞,徐晓苏.  中国惯性技术学报. 2015(04)
[4]基于GPS的水下动态目标定位方法研究[J]. 任绍俊,于惠海.  无线电工程. 2015(07)
[5]水下无线传感器网络定位技术研究进展[J]. 毕京学,郭英,甄杰,张鼎凯,杨凯,段淑珍.  导航定位学报. 2014(01)
[6]关于人工神经网络的应用研究[J]. 李红超.  电脑知识与技术. 2014(06)
[7]基于单目视觉的AUV实时定位算法研究[J]. 高俊钗,刘明雍,徐飞.  半导体光电. 2013(06)
[8]洋流影响下基于运动矢径的AUV协同定位方法[J]. 刘明雍,张加全,张立川.  控制与决策. 2011(11)
[9]最优化算法在BP网络中的应用[J]. 李友坤.  中国新技术新产品. 2011(18)
[10]基于移动长基线的多AUV协同导航[J]. 张立川,徐德民,刘明雍,严卫生.  机器人. 2009(06)

硕士论文
[1]AUV长基线定位算法研究[D]. 李晶.河北师范大学 2016



本文编号：3156552