基于SINS-LBL交互輔助定位的AUV導航技術(shù)研究.pdf

1、自主式水下航行器(Autonomous Underwater Vehicles，AUV)導航精度的高低對其水下作業(yè)的成敗起決定性的作用，捷聯(lián)慣性導航系統(tǒng)(Strap-down Inertial NavigationSystem，SINS)是一種具有自主、隱蔽、實時、不易受外界環(huán)境干擾以及輸出參數(shù)全面等優(yōu)點的完全自主式導航系統(tǒng)，通常被用作AUV的核心導航裝置，但其存在導航定位誤差隨時間不斷積累增加的缺點，難以獨立地長時工作。長基線(Lon

2、g Baseline，LBL）水聲定位系統(tǒng)可對水面或水下載體在局部區(qū)域進行定位，但其定位精度易受水下環(huán)境的影響。結(jié)合SINS及LBL水聲定位系統(tǒng)各自的優(yōu)缺點，提出了一種基于SINS/LBL交互輔助的定位方法，并結(jié)合多普勒速度計程儀(Doppler Velocity Logger，DVL)、磁羅經(jīng)(Magnetic Compass Pilot，MCP)組成組合導航系統(tǒng)，實現(xiàn)AUV水下導航的高精度、長航時、長航程的需求。論文取得的成果如下:

3、
　　一、充分調(diào)研了AUV及AUV導航技術(shù)的研究現(xiàn)狀，詳細分析了LBL水聲定位系統(tǒng)的基本工作原理，并推導了到達時間（Time of arrival，TOA）定位方式下不同數(shù)量的有效工作陣元對應的三維空間水下定位算法，還推導了到達時間差(Time difference ofarrival，TDOA)定位方式中適用于于三維空間定位的Chan算法及Taylor算法。
　　二、針對TOA和TDOA這兩種定位方式分別提出了對應基于SI

4、NS/LBL交互輔助的導航技術(shù)。針對TOA的定位方式，提出了基于前一定位劇期的定位結(jié)果計算等效聲速的算法，有效降低了由于水下聲速分布不均，聲線彎曲造成的測距誤差，提高了定位精度;針對TDOA的定位方式，利用SINS的位置信息輔助選擇合適的相關(guān)峰進行時延差估計有效解決了多途效應造成的相關(guān)峰模糊問題，降低了時延差的估計誤差，提高了TDOA定位精度。
　　三、結(jié)合SINS、LBL水聲定位系統(tǒng)、DVL及MCP各自的工作特點，分別根據(jù)集中式

5、Kalman濾波技術(shù)和聯(lián)邦Kalman濾波技術(shù)設(shè)計出了組合導航系統(tǒng)，并分別建立了相應的狀態(tài)模型和量測模型。其中，聯(lián)邦式組合導航系統(tǒng)更能適應水下組合導航系統(tǒng)中信息多元化，狀態(tài)維數(shù)高的特點，并且具有更小的計算量、更好的容錯性及更高的靈活性。
　　四、根據(jù)水聲通信理論對水下聲信道建模，并結(jié)合實際湖試采樣的水下環(huán)境數(shù)據(jù)模擬水聲信號的傳播情況?；谀M的水聲信號對上述方案進行分別進行了靜態(tài)定位及動態(tài)運行導航仿真驗證。最終的仿真結(jié)果表明，該方