三轴磁力仪的随机误差补偿技术是当前水下地磁导航领域的研究热点。传统上采用最小二乘法或其相关改进方法进行误差修正,是基于假设随机误差为高斯分布或者没有考虑到磁力仪观测方程的病态问题。将总体最小二乘方法与正则化方法结合起来,提出一种截断总体最小二乘法,来处理观测方程两边都存在随机误差的病态问题。仿真结果表明,截断总体二乘法能很好地抑制磁力仪测量中的病态影响,且将经过截断总体二乘法标定前后的残差减小至10 n T以内。此外,比起最小二乘法补偿和总体最小二乘法补偿后的测量数据,经过截断总体最小二乘法补偿后的测量数据更加接近真实值,达到了抑制随机误差的目的。
针对复杂环境下自主水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)组合导航系统中存在噪声不确定或者易发生变化的情况,提出一种贝叶斯网络增强型交互式多模型(interactive multiple model filter based on Bayesian network,BN-IMM)...
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针对复杂环境下自主水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)组合导航系统中存在噪声不确定或者易发生变化的情况,提出一种贝叶斯网络增强型交互式多模型(interactive multiple model filter based on Bayesian network,BN-IMM)滤波算法。该算法在多模型估计基础上,引入特征变量,并根据变量与系统模型之间存在的因果关系建立贝叶斯网络;利用贝叶斯网络参数修正多模型估计中的模型切换概率,能够降低多模型算法中真实模式识别对先验知识的依赖性。该算法能够解决交互式多模型(interactive multiple model,IMM)算法中模型转换存在滞后、模型概率易发生跳变等问题,增强多模型算法的自适应能力。以陀螺和加速度计的输出作为特征变量建立贝叶斯网络,对AUV组合导航系统进行仿真,结果表明所提出的BN-IMM算法相比于传统的IMM算法能够显著提高机动状态时模型转换速度和估计精度。
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