船舶動力定位系統(tǒng)多傳感器信息融合方法研究.pdf

1、隨著動力定位技術和測控理論的發(fā)展,現代船舶動力定位系統(tǒng)配備了船舶位置、姿態(tài)及環(huán)境測量等多種傳感器,構成一個多傳感器測量系統(tǒng)。信息融合技術是解決多源信息綜合處理問題的強有力手段,通過多傳感器信息的最優(yōu)融合,能夠有效地提高動力定位測量系統(tǒng)的精度和可靠性。本論文旨在研究信息融合理論在動力定位系統(tǒng)中的應用。
　　在船舶動力定位多傳感器融合系統(tǒng)中,船舶運動模型、傳感器測量模型及濾波算法是船舶運動狀態(tài)最優(yōu)濾波的基礎,直接影響著濾波精度、濾波算

2、法的穩(wěn)定性及實用性,傳感器的故障檢測與容錯是多傳感器融合系統(tǒng)可靠性和有效性的有力保證,融合算法決定了融合系統(tǒng)的精度,因此,本論文從上述幾個方面對船舶動力定位多傳感器信息融合的方法進行研究,論文的主要工作有:
　　分析了動力定位船的運動特性和動力定位系統(tǒng)各位置參考系統(tǒng)的測量機理,提出動力定位船的連續(xù)白噪聲加速度運動模型,并在北東坐標系下建立船舶位置參考系統(tǒng)的線性測量模型。
　　研究了傳感器突變型故障檢測與容錯算法,根據傳感器的

3、不同故障狀態(tài)設定多個閾值,使得該算法同時檢測傳感器的突變型故障、測量信號凍結故障和測量野值。針對動力定位系統(tǒng)利用表決或中位數法檢測傳感器漂移性故障的局限性,利用多傳感器的融合信息遞推子系統(tǒng)的濾波殘差,改進殘差故障檢測法,建立了基于多傳感器信息融合的傳感器漸變型故障檢測與容錯算法。
　　對于位置參考系統(tǒng)測量噪聲統(tǒng)計特性可能存在的不準確性問題,提出一種自適應平方根容積卡爾曼濾波(Square-RootCubatureKalmanFil

4、ter,SRCKF)算法,根據新息協(xié)方差匹配原理計算自適應系數,實時地調整測量噪聲協(xié)方差矩陣。針對動力定位船系統(tǒng)模型可能存在的不確定性問題及強跟蹤濾波器的理論局限性,推導出強跟蹤濾波器中漸消因子的等價計算方法,將SRCKF和自適應SRCKF與強跟蹤濾波的理論框架相結合,構成強跟蹤SRCKF和強跟蹤自適應SRCKF兩種算法。
　　針對動力定位系統(tǒng)利用時間配準技術處理異步信息存在的問題,將不同尺度上的測量模型及測量值利用小波分解統(tǒng)一變

5、換到某一尺度上,然后在該尺度上進行同步多傳感器的融合,實現異步多傳感器多尺度最優(yōu)融合估計;將系統(tǒng)最細尺度上的狀態(tài)估計信息通過小波分解反饋給其他各尺度,再把各尺度上的狀態(tài)估計結果向最細尺度進行小波重構,最后在最細尺度上進行同步信息的融合,實現異步多傳感器最優(yōu)分布式融合估計。
　　根據冗余動力定位系統(tǒng)的實際需求,設計同步、異步位置參考系統(tǒng)融合結構及同步姿態(tài)測量系統(tǒng)的融合結構,由此構成船舶動力定位系統(tǒng)多傳感器信息融合的體系,利用本單位研