小型AUV水下導航系統關鍵技術研究.pdf

1、本文研究了小型AUV水下組合導航系統所涉及的幾個關鍵技術:導航器件誤差參數的辨識與濾波、航姿參考系統的姿態(tài)解算以及組合導航系統的信息融合策略。
　　 小型AUV的組合導航系統由于受到艇體體積和成本的限制,往往選用體積小、成本低、功耗小的MEMS慣性器件,以及體積和功耗均較小的Doppler測速儀。這些導航器件雖然能夠滿足小型AUV的機械與電氣特性要求,但是往往測量精度低。采用上述導航器件構成的組合導航系統不但定位精度低,甚至會影

2、響AUV的制導與控制系統的穩(wěn)定性。論文的前半部分主要就是針對小型AUV采用的導航器件上述問題展開研究。
　　 首先在對MEMS慣性器件的確定性誤差進行標定后,根據經典Allan方差技術,分別根據直接采樣和交疊采樣技術推導了遞推Allan方差辨識算法,使得MEMS慣性器件隨機誤差參數的在線辨識成為可能。
　　 然后運用時間序列分析技術建立了組合導航系統中相控陣Doppler測速儀的噪聲模型,并借鑒S面控制算法提出了適用于小

3、型AUV的Doppler測速儀的Kalman濾波器。
　　 最后針對小型AUV采用的航姿參考系統中電子羅盤子系統需要進行自差校正的問題,提出了一種基于UT變換的強跟蹤UKF算法,隨之又改進了算法中漸消因子矩陣的計算方法,并又將噪聲參數在線估計技術引入到該算法中,使得該算法不但自適應性好而且魯棒性強,解決了小型AUV在海面進行自差校正時遇到的海浪干擾問題,提高了UKF算法對自差參數的辨識能力。
　　 在隨后的章節(jié)中,運用頻

4、域內連續(xù)信號的分解與重構技術,基于FFT算法提出了角速率輸入下的頻域姿態(tài)解算方案,并在Matlab仿真環(huán)境下實現了頻域姿態(tài)解算方案,通過與四元數微分方程的四階龍格-庫塔求解方法相比,該算法能夠有效減小載體做圓錐運動時姿態(tài)解算存在的圓錐誤差,提高系統的姿態(tài)解算精度。
　　 組合導航系統中電子羅盤子系統雖然精度較高,但在小型AUV運動過程中,往往會受到非重力加速度的干擾,導致其輸出的航姿信息產生較大的跳變誤差。而基于MEMS陀螺組件

5、解算得到的航姿信息雖然不易受非重力加速度的干擾,卻存在較大的積累誤差。基于上述特點,采用自適應加權算法,將電子羅盤輸出的航姿信息與基于MEMS陀螺組件解算得出的航姿信息相融合,平滑了電子羅盤輸出的水平姿態(tài)角和航向角,提高了整個航姿系統的動態(tài)性能。
　　 最后針對小型AUV的水下組合導航系統在海流干擾下存在模型誤差的問題,提出了一種帶模型誤差的自適應UKF算法,該算法基于虛擬噪聲的思想,利用次優(yōu)MAP估值器對虛擬噪聲的統計量進行實