[发明专利]一种水下无源组合导航系统建模及信息融合方法

说明书

本发明的水下无源组合导航系统建模及信息融合方法，包括如下步骤：步骤1）将各子滤波器和主滤波器的初始估计协方差阵设置为组合导航系统初始信息的倍，步骤2）各子滤波器和主滤波器独立完成时间更新过程；步骤3）各子滤波器根据最新的量测信息完成量测更新过程；步骤4）得到各个子滤波器的局部估计值和主滤波器的估计值后，再进行最优数据融合；步骤5）将获得的最优估计值，按照指定的信息分配模式设置各子滤波器和主滤波器滤波估计值以及协方差矩阵。本发明具有容易实现，能够为组合导航可靠性和准确性提供保证。具有容易实现的优点。

技术领域

本发明涉及水下导航领域，尤其涉及一种水下无源组合导航系统建模及信息融合方法。

背景技术

海洋是人类生存和发展的重要领域，蕴含着丰富的资源。近年来，对海洋资源的开发和利用已经成为各个国家的重要战略目标。由于我国人口众多，人均资源相对匮乏，对海洋进行全面深入的认识以及开发保护具有十分重要的意义。自主式水下航行器属于水下机器人的一种，可以凭借自身的动力系统和导航系统顺利的完成工作任务。水下航行器具有隐蔽性好，机动性强，工作范围广等优点，在海洋资源开发的过程中起到了非常重要的作用。

对于水下航行器而言，导航精度是其重要的技术指标。高精度的导航系统可以持续提供准确的位置信息，使得水下航行器能够长时间的进行水下作业。其中，惯性导航系统作为一种常用的导航设备可以提供载体的位置、速度和姿态等导航信息。惯性导航系统在没有外界信息修正的情况下，定位误差会随着时间累积，难以满足远航程航行要求。提出了采用多普勒计程仪、声呐定位系统、重礼仪等与惯性导航系统相结合的组合导航系统，利用各种导航设备提供的辅助信息对惯导的定位误差进行修正，进而提高了系统的定位精度。随着水下导航技术的发展，将多种传感器的导航信息进行有效融合，进而提高水下航行器的定位精度，也是信息融合技术领域的一个重要的研究方向。

发明内容

本发明目的在于克服上述现有技术的不足，提供了一种水下无源组合导航系统建模及信息融合方法，具体由以下技术方案实现：

所述水下无源组合导航系统建模及信息融合方法，其特征在于具体包括如下步骤：

步骤1)将各子滤波器和主滤波器的初始估计协方差阵设置为组合导航系统初始信息的γ_i倍，i＝1,2,…,N,m；

步骤2)各子滤波器和主滤波器独立完成时间更新过程，子滤波器分为线性子滤波器与非线性子滤波器，线性子滤波器通过卡尔曼滤波器进行状态变量的时间更新过程，非线性子滤波器通过非线性算法的状态更新过程获得状态；

步骤3)各子滤波器根据最新的量测信息完成量测更新过程，线性子滤波器通过卡尔曼滤波器进行量测更新，而非线性子滤波器通过高斯粒子非线性算法获得更新后的状态分布参数；

步骤4)得到各个子滤波器的局部估计值和主滤波器的估计值后，再进行最优数据融合；

步骤5)将获得的最优估计值，按照指定的信息分配模式设置各子滤波器和主滤波器滤波估计值以及协方差矩阵。

所述水下无源组合导航系统建模及信息融合方法的进一步设计在于，步骤1)中γ_i满足信息守恒原则，即β₁+…+β_N+β_m＝1，其中γ_i＝β_i^-1，β_i表示表示信息分配系数。

所述水下无源组合导航系统建模及信息融合方法的进一步设计在于，步骤2)具体包括如下步骤：

步骤2-1)从重要密度函数P(x_k|z_0:k)采样得到粒子集M是总粒子数,z_0:k表示第k次观测值，x_k表示第k粒子；