[发明专利]一种针对组合导航中DVL失效的混合处理方法

摘要

本发明公开了一种针对组合导航中DVL失效的混合处理方法，当DVL有效时，采集SINS解算信息和DVL量测信息构成数据表，利用偏最小二乘回归建立线性预测模型，再将DVL量测信息和偏最小二乘回归模型预测所得结果相减得到残余部分，并将其作为训练目标，利用支持向量回归训练得到相应的预测模型；当DVL失效时，利用所建立的偏最小二乘回归模型和支持向量回归模型分别预测DVL量测线性部分和残余部分，并将两者之和作为所预测的DVL量测信息，从而保证DVL间歇失效情况下，SINS/DVL组合导航结果的可靠性。本发明利用偏最小二乘回归和支持向量回归进行建模，并采用双模型混合预测，有效提高了预测结果的准确性。

主权项

1.一种针对组合导航中DVL失效的混合处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：a、在DVL有效时，首先观测SINS解算信息和DVL量测信息，构成数据表，利用偏最小二乘回归建立偏最小二乘回归模型，用所述偏最小二乘回归模型进行预测，然后将所述DVL量测信息和所述偏最小二乘回归模型的预测结果相减，将得到的残余部分作为训练目标，利用支持向量回归训练得到相应的支持向量回归模型；数据表的建立过程为：当DVL有效时，对SINS解算信息和DVL量测信息进行观测，得到N个样本点，构成数据表，所述数据表包括自变量数据表和因变量数据表；所述自变量数据表为：所述因变量数据表为其中，T₁为观测偏最小二乘回归样本点的时刻，且在T₁‑1时刻和T₁‑2时刻DVL均有效，和分别为T₁‑2时刻SINS解算得到的东向速度、北向速度和航向角，和分别为T₁‑1时刻SINS解算得到的东向速度、北向速度和航向角，和分别为T₁时刻SINS解算得到的东向速度、北向速度和航向角，为T₁时刻DVL量测速度投影至导航系的东向速度，为T₁时刻DVL量测速度投影至导航系的北向速度；所述步骤a中，DVL量测信息为所述偏最小二乘回归模型的预测结果为二者相减得到的残余部分，即训练目标为有：其中，T₂为观测支持向量回归样本点的时刻，为T₂时刻DVL量测速度投影至导航系的东向速度，为T₂时刻DVL量测速度投影至导航系的北向速度，分别为T₂时刻偏最小二乘回归模型预测所得东向速度、北向速度，为T₂时刻残余东向速度，为T₂时刻残余北向速度；所述步骤a中，将SINS解算参数作为训练输入，作为训练目标，观测M个样本点，利用支持向量回归训练得到支持向量回归模型；其中，和分别为T₂时刻SINS解算得到的东向速度、北向速度和航向角；b、当DVL失效时，利用所述步骤a中建立的偏最小二乘回归模型和支持向量回归模型分别预测DVL量测线性部分和残余部分，并将两者之和作为所预测的DVL量测信息，最后将预测结果用于和SINS解算信息进行信息融合，以实现DVL间歇性失效下的SINS/DVL组合导航。