多传感器信息融合的水下航行器组合导航方法

为了提高远程自主水下航行器组合导航系统的导航精度,提出了一种基于多传感器信息融合的组合导航系统方案.在建立SINS、DVL、LBL、深度计和航向传感器的误差模型的基础上,推导了多传感器信息融合模型,详细设计联邦滤波器结构,并给出各传感器输出频率不同时滤波器的解决方案.最后进行仿真试验,仿真结果表明该方法能充分融合多导航...     

融入粒子群优化的UPF算法研究及其导航应用

粒子滤波易出现粒子多样性损失,粒子退化等问题,且在初始未知时,需要粒子数较多,收敛较慢。针对上述缺陷,在UKF和PF滤波基础上,将改进了搜索因子的粒子群优化算法融入U粒子滤波算法,提出了一种新型粒子滤波算法,加速了算法的收敛速度。将其应用于地形匹配导航算法中,仿真结果表明该新型算法明显优于UPF及PF算法,更适应于大误差的初始条件下,收敛速度快,具有更高的导航精度和抗噪特性。     

基于自校正卡尔曼滤波器的信息融合算法

设计了一种新的基于ARMA模型自校正卡尔曼滤波器及其信息融合的方法,从而避免了经典卡尔曼滤波器需要精确知道系统的模型参数和噪声统计特性的缺点.仿真结果表明,在未知部分模型参数和噪声统计特性的情况下,自校正卡尔曼滤波器的滤波性能非常接近稳态最优卡尔曼滤波器;基于自校正卡尔曼滤波器的信息融合滤波性能接近基于稳态最优卡尔曼滤波器的信息融合滤波性能.     

自主水下航行器导航技术

水下导航技术是自主水下航行器发展的关键技术,因而得到了广泛的关注。简要介绍了自主水下航行器的重要性及国外的发展概况,对国外水下航行器所采用的导航技术进行了综述,并就我国应采取的对策与措施提出建议。     

基于采样卡尔曼滤波的水下被动目标跟踪

针对水下被动目标跟踪问题中,采用直角坐标系容易出现滤波发散,而修正极坐标系下过程模型强非线性的问题,研究了一种修正极坐标系下的采样卡尔曼滤波算法.采样卡尔曼滤波比传统的扩展卡尔曼滤波更好地逼近状态方程和测量方程的非线性特性,给出更精确的均值和协方差的估计,并且适用于过程噪声与状态估计非线性耦合的情况.在修正极坐标系下,采用3种滤波方法求解被动目标跟踪问题,仿真结果表明,采样卡尔曼滤波的滤波精度优于传统的扩展卡尔曼滤波方法和自适应扩展卡尔曼滤波方法.     

动态目标的Field D~*算法及路径的提取计算

FieldD*算法计算的路径消耗较优并较为平滑,但该方法的计算量很大,尤其是在对动态目标的规划时,计算时间无法满足实际要求。针对该缺陷,在对FieldD*计算原理分析的基础上,提出了在目标是动态的情况下,只进行前目标与新目标的路径规划,并对FieldD*计算所得路径消耗只进行局部修改的动态规划算法,该动态算法可以有效减少计算量。将得到的路径消耗值应用到路径的提取算法中,路径提取算法针对路径消耗的不同情况下,提出不同的路径提取方法,并最终得出总体路径消耗最优的路径。在以栅格法建立的数字海图中进行仿真验证,该动态计算和路径提取算法与D*算法相比,计算所得的路径更为平滑,路径的总体消耗也更少,缺点是所需计算时间略长。     

基于距离量测的主从式AUV协同定位方法

多AUV(Autonomous Underwater Vehicles)协同定位是多AUV协作系统研究的关键问题.通常在主从式协同定位中,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,主从AUV均装备水声通信装置.为了改善从AUV的导航定位精度,提出了利用主从AUV水声通信时间延迟测量二者之间的相对距...     

“致富山海经” 帮助众乡亲

辽宁省新民市人武部充分发挥桥梁纽带作用,通过举办“致富山海经”课堂,引导全市民兵和群众科技致富,被当地人们亲切地称为科技致富的带头人。 新民,是通往东北、华北的重要交通枢纽。当地土质肥沃,可多数村民却富不起来,捧着金碗喝稀粥,这怎么行呀?市人武部新任党委“一班人”顿感责无旁贷。为改变这里贫穷面貌,他们深入乡村进行调查走访。部党委会议上大家形成了共识,从发挥基干民兵