基于自适应渐消Sage-Husa扩展卡尔曼滤波的协同定位算法

摘要

[目的]针对多自主水下航行器(AUV)在航行过程中的定位精度等问题,提出一种基于自适应渐消Sage-Husa扩展卡尔曼滤波的多AUV协同定位算法。[方法]首先,改进滤波算法中的自适应滤波器,由渐消记忆指数加权得到新息协方差估计值,并引入渐消因子修正预测误差协方差,以达到调节滤波增益的目的。然后,建立多AUV协同导航模型,得到基本的协同导航滤波过程,通过对速度、加速度及位置信息的融合,实现对跟随AUV位置状态的准确估计。最后,采用此算法与EM-EKF,EKF算法分别对AUV协同导航模型进行仿真,并对结果进行对比。[结果]结果表明,在噪声协方差不匹配时,所提算法与EM-EKF,EKF算法相比均方根误差(RMSE)分别减少17.82%和24.48%,平均定位误差分别减少17.87%和22.54%;在噪声协方差时变时,RMSE分别减少42.11%和51.23%,平均定位误差分别减少34.87%和46.90%。[结论]所提算法有效改善了滤波的可靠性、精确性和自适应性。