水声单信标测距与多源信息融合定位技术研究

摘要

近年来随着人类对海洋探测活动的不断增多，为AUV(Autonomous Underwater Vehicle，智能水下机器人)提供长时间高精度的定位服务成为了其完成长航程大潜深的任务的关键。惯性导航由于其工作原理在工作中不断积累定位误差，无法为全海深AUV提供长时间的精确位置信息。传统长基线定位需要在水下布放并标定至少三个水声应答器，深海应用时过长的布放和标定时间严重缩短了全海深AUV的有效作业时间。短基线系统受制于基线长度无法安装在全海深AUV上。超短基线系统的定位精度随斜距的增加而不断下降，全海深应用时无法满足AUV大范围机动航行定位精度要求。单信标定位技术利用声学测距与AUV自身导航信息融合为AUV提供辅助定位支持，相比于纯惯性导航系统和传统声学导航系统，其具有系统准备时间短、定位精度高、无积累定位误差的优势。
　　单信标定位技术以特定航迹的AUV与单一声信标间的多组距离信息为基础，通过几何关系换算得到AUV的位置信息。通过将定位信息与惯性导航系统融合获得更高精度的位置信息，为AUV深海作业提供基础。本文的工作针对全海深AUV单信标定位系统的实现进行。
　　(1)首先，阐述了单信标定位的原理，针对全海深AUV作业工况，选定AUV与信标间的测距方法，给出了直线航迹下单信标定位解算方法，对单信标定位系统的能观性进行了分析。
　　(2)其次，基于卡尔曼滤波算法建立单信标定位与惯性导航的定位数据融合模型，对以定位数据作为基础的数据融合方法进行仿真实验;针对全海深AUV传感器的直接观测值，基于扩展卡尔曼滤波算法建立了测距值与惯性导航定位数据为基础的数据融合模型，并进行仿真实验。
　　(3)最后，考虑全海深AUV的实际工况，信标与AUV间的测距距离的误差模型不为纯高斯噪声模型，故基于粒子滤波算法建立测距值与惯性导航定位数据为基础的数据融合模型，并进行了仿真实验。

目录

声明

摘要

第1章绪论

1．1概述

1．2研究的背景和意义

1．3国内外研究现状

1．4论文安排

第2章单信标定位原理及系统建模

2．1引言

2．2惯性导航

2．3单信标定位系统的原理

2．3．1声信标的布放与标定

2．3．2单信标定位测距模式

2．3．3基于状态预测的单信标测距野值剔除

2．3．4单信标定位流程及解算方法

2．3．5单信标定位算法失效情况

2．4单信标定位系统模型

2．4．1单信标定位系统的传感器

2．4．2单信标定位系统数据融合

2．4．3单信标融合定位系统的数学模型

2．5本章小结

第3章单信标定位系统能观性分析

3．1线性系统能观性理论

3．1．1能观性定义

3．1．2能观性判据

3．2单信标定位能观性

3．3本章小结

第4章基于卡尔曼滤波的数据融合方法

4．1引言

4．2卡尔曼滤波

4．2．1卡尔曼滤波的基本方程

4．2．2卡尔曼滤波仿真实验

4．3扩展卡尔曼滤波

4．3．1泰勒展开

4．3．2扩展卡尔曼滤波原理

4．3．3扩展卡尔曼滤波改进及仿真实验

4．4本章小结

第5章基于粒子滤波的数据融合方法

5．1蒙特卡洛方法

5．1．1大数定律

5．1．2蒙特卡洛过程

5．2粒子滤波原理

5．2．1粒子滤波的系统模型

5．2．2粒子滤波的采样过程

5．2．3粒子滤波的重采样过程

5．3粒子滤波改进及仿真实验

5．4本章小节

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和学术成果

致谢