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作者：张娟哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)已经成为当代许多国家海洋技术研究中的重要领域。当前多AUV协同导航系统逐步成为了水下航行器发展的一种主导方向。多AUV的协同导航定位技术就是使用少数配有高精度导航设备的主AUV... 详细信息

自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)已经成为当代许多国家海洋技术研究中的重要领域。当前多AUV协同导航系统逐步成为了水下航行器发展的一种主导方向。多AUV的协同导航定位技术就是使用少数配有高精度导航设备的主AUV来帮助其他仅配有低精度导航设备、低成本的从AUV完成高精度定位。本文主要是对基于领航者的多AUV协同导航定位进行一定的研究,其中包括多AUV协同导航系统的配置、领航者组合校正方式以及主从式中单、多领航者协同导航系统工作原理与模型,系统可观测性,三种基于不同滤波算法的协同导航算法以及海流影响下的协同导航算法。首先,研究了主从式协同导航系统中相关结构元件的工作原理以及主AUV组合导航校正方式,分别建立了单领航者、多领航者协同导航模式下的定位模型。其次,基于观测性相关理论,分别在未加海流影响与存在海流影响两种情况下,对比分析了协同导航系统的可观测性,并设计了仿真案例进行验证。然后,对于多AUV协同导航算法,研究了分别基于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)、无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)、容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF)的三种多AUV协同导航算法。基于三种不同滤波算法的基本原理,设计了相应的协同导航算法实现步骤,从理论本质、估计精度、适用范围、稳定性不同角度对三种算法进行了比较分析,设计了仿真案例验证了导航算法的正确性。最后针对海流影响下的协同导航,提出了采用基于蚁群与CKF相结合的协同导航算法来实现单领航者协同定位。该算法采用改进的蚁群算法对CKF中的噪声方差矩阵进行优化,并设计了仿真案例,验证了其较佳的有效性。

关键词：领航者协同导航定位可观测性协同导航算法海流影响

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一种水下潜航器的导航定位技术

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计算机与网络 2024年第3期50卷 276-282页

作者：张国利中国人民解放军92941部队

随着全球海洋战略的推进及各国数字化海洋的建设发展，水下无人潜航器(Unmanned-Underwater Vehicle, UUV)日益成为大国水下作战、军事侦察、深海勘测的重要手段，而实时精准的水下定位技术是UUV完成水下任务的必要前提和关键保障。受... 详细信息

随着全球海洋战略的推进及各国数字化海洋的建设发展，水下无人潜航器(Unmanned-Underwater Vehicle, UUV)日益成为大国水下作战、军事侦察、深海勘测的重要手段，而实时精准的水下定位技术是UUV完成水下任务的必要前提和关键保障。受海洋复杂环境影响，全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)等传统定位方法无法使用。探索一种高可靠的、高精度水下无人定位技术成为当前研究的热点。基于惯性导航技术、超短基线(Ultra-Short Baseline, USBL)水声定位技术及组合协同定位技术，提出了一种UUV和水面无人艇(Unmanned Surface Vehicle, USV)的协同导航定位方法。采用基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法的声速修正技术提高水声定位精度，进而根据建立的状态空间模型进行Kalman滤波估计，得到优化后的UUV定位结果。该方法创造性地对UUV应答器点位进行了优化部署，可实现误差数据、故障数据的有效识别和自动剔除，提升了系统定位的连续性、稳定性和可靠性。实验结果表明，优化后的定位精度可达2.15 m。

关键词：水下无人潜航器协同导航定位超短基线粒子群优化算法卡尔曼滤波

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多UUV协同定位方法研究

多UUV协同定位方法研究

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作者：谭江陵电子科技大学

学位级别：硕士

本文针对多UUV水中协同作业需求,力求解决导航能力差的UUV自身不能有效自定位的问题。在此基础之上,旨在提高多UUV协同编队对水中目标的定位精度。首先完成了多UUV协同导航定位方法的研究。以单领航主从式结构为研究对象,对多UUV协同导... 详细信息

本文针对多UUV水中协同作业需求,力求解决导航能力差的UUV自身不能有效自定位的问题。在此基础之上,旨在提高多UUV协同编队对水中目标的定位精度。首先完成了多UUV协同导航定位方法的研究。以单领航主从式结构为研究对象,对多UUV协同导航定位基本原理进行分析并建立UUV运动学模型和量测模型。在标准卡尔曼滤波算法的基础上,基于EKF进行协同导航定位算法的设计。之后考虑水声通信约束,基于状态补偿对EKF算法进行改进,即DEKF算法。展开仿真实验,将EKF与航位推算进行对比,仿真结果表明,EKF定位误差均值小于航位推算,能对UUV自身定位误差进行有效修正;将EKF与DEKF进行对比分析,仿真结果表明,DEKF能有效补偿通信延时下系统状态估计误差,定位精度较EKF算法有所提升。其次在对多UUV协同导航定位研究的基础上,展开对水下目标定位方法的研究。首先以均匀线性、圆形阵列为例,建立UUV所搭载水听器阵列的信号接收模型。以线性阵列方位估计为例,对常规波束形成方位估计与MUSIC算法进行了性能比较,得出MUSIC较常规波束形成更能清晰地分辨目标方位的结论。而后设计多UUV协同探测系统,把每个UUV看作一个节点,基于MUSIC进行了水下单节点波达方位估计。接着对多UUV协同探测队形模式进行研究,得出了多UUV在协同地探测过程中,应该避免的两种典型的不可观测路径。最后设计多UUV节点协同定位算法,并展开仿真实验。仿真结果表明,选取合适的编队队形和信噪比,能有效提高目标定位精度。最后展开协同定位湖上验证性试验,对协同导航与目标定位方法进行验证。利用试验船模拟UUV,首先进行协同试验平台的搭建,而后进行协同定位试验方案的设计,并按照实验步骤展开试验。试验表明,系统通过DEKF协同导航定位算法,能对携带低精度导航设备的从船定位误差进行修正,提高从船自定位精度;多节点协同定位算法可以有效对定点目标进行定位。

关键词：无人水下航行器协同导航定位非线性滤波目标定位 DOA

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一种基于虚拟移动长基线的多AUV协同导航算法

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水下无人系统学报 2013年第2期 115-119页

作者：张福斌马朋西北工业大学航海学院

高精度的协同导航定位是多自主水下航行器(MAUVs)协同作业的基础,协同导航算法是多AUV协同的关键技术。针对双领航者广播通信模式下的多AUV协同导航系统,基于移动长基线(MLBL)导航理论,提出并建立了一种虚拟移动长基线(SMLBL)协同导航模... 详细信息

高精度的协同导航定位是多自主水下航行器(MAUVs)协同作业的基础,协同导航算法是多AUV协同的关键技术。针对双领航者广播通信模式下的多AUV协同导航系统,基于移动长基线(MLBL)导航理论,提出并建立了一种虚拟移动长基线(SMLBL)协同导航模型,应用加权最小二乘法,设计了基于单向水声通信的协同导航算法,使得跟随AUV内、外部导航信息得到有效融合。仿真结果表明,该算法可大幅度提高跟随AUV的导航定位精度。

关键词：多自主水下航行器虚拟移动长基线协同导航定位

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