双伪测量的多水下航行器移动长基线协同导航算法

用最近邻理论研究了基于移动长基线的多AUV协同导航.移动长基线多AUV协同导航结构中,主AUV内部装备高精度导航设备,从AUV内部装备低精度导航设备,外部均装备水声装置测量相对位置关系,利用协同导航融合内部和外部传感器信息,实现从AUV进行实时导航定位.基于最近邻理论,建立了双伪测量的数学模型,设计了协同导航算法,进行了数学仿真研究.研究结果表明,在双领航者结构下,通过构建双伪测量可以显著提高群体的导航定位精度.     

联邦滤波器在INS/GPS/DVS组合导航系统中的新应用

针对某机载导航系统不能满足高精度导航定位需要的问题,采用了动态信息分配系数方法,提出了一种新的基于联邦滤波器的INS/GPS/DVS组合导航方案,通过对各子滤波器的信息分配系数进行优化,增强了组合系统的导航性能.仿真结果表明,该方案充分提取了导航传感器的信息,有效地提高了组合导航系统的精度和故障检测能力.     

基于SLAM算法的AUV组合导航系统

针对未知环境下某水下航行器组合导航系统在GPS信号长时间失效时,导航误差随时间积累的问题,采用了同时制图定位(SLAM)的导航方法,提出了一种将SLAM的信息融合于INS/GPS组合导航系统的方案,通过SLAM技术来限制惯导系统的误差积累,可以显著提高组合导航系统的性能并能在线建立环境的增量式地图。仿真结果表明,该方法充分利用了同时制图定位提供的信息,有效地提高了导航系统的精度。     

联邦滤波器的SINS/GNS/DVS水下组合导航

针对现有的水下导航系统不能全面满足AUV导航的需要,为了提高水下航行器组合导航系统长时间远航程的隐蔽性,可靠性及精度,提出了一种基于联邦滤波器的惯性导航系统、地磁导航、多普勒速度声纳的组合导航方案,并采用简化自适应卡尔曼算法对水下航行器组合导航系统进行误差估计,解决了传统卡尔曼滤波容易发散的问题.仿真结果表明,在SINS/GNS/DVS组合导航中采用该算法,提高了定位精度,保证了滤波的快速性,验证了该算法的可行性和正确性.