学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

小型AUV水下导航系统关键技术研究

作　者: 张强
导　师: 孙尧
学　校: 哈尔滨工程大学
专　业: 导航、制导与控制
关键词: 小型水下机器人水下组合导航系统航姿系统无迹卡尔曼滤波算法阿伦方差
分类号: TN967.2
类　型: 博士论文
年　份: 2011年
下　载: 112次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

本文研究了小型AUV水下组合导航系统所涉及的几个关键技术：导航器件误差参数的辨识与滤波、航姿参考系统的姿态解算以及组合导航系统的信息融合策略。小型AUV的组合导航系统由于受到艇体体积和成本的限制,往往选用体积小、成本低、功耗小的MEMS惯性器件,以及体积和功耗均较小的Doppler测速仪。这些导航器件虽然能够满足小型AUV的机械与电气特性要求,但是往往测量精度低。采用上述导航器件构成的组合导航系统不但定位精度低,甚至会影响AUV的制导与控制系统的稳定性。论文的前半部分主要就是针对小型AUV采用的导航器件上述问题展开研究。首先在对MEMS惯性器件的确定性误差进行标定后,根据经典Allan方差技术,分别根据直接采样和交叠采样技术推导了递推Allan方差辨识算法,使得MEMS惯性器件随机误差参数的在线辨识成为可能。然后运用时间序列分析技术建立了组合导航系统中相控阵Doppler测速仪的噪声模型,并借鉴S面控制算法提出了适用于小型AUV的Doppler测速仪的Kalman滤波器。最后针对小型AUV采用的航姿参考系统中电子罗盘子系统需要进行自差校正的问题,提出了一种基于UT变换的强跟踪UKF算法,随之又改进了算法中渐消因子矩阵的计算方法,并又将噪声参数在线估计技术引入到该算法中,使得该算法不但自适应性好而且鲁棒性强,解决了小型AUV在海面进行自差校正时遇到的海浪干扰问题,提高了UKF算法对自差参数的辨识能力。在随后的章节中,运用频域内连续信号的分解与重构技术,基于FFT算法提出了角速率输入下的频域姿态解算方案,并在Matlab仿真环境下实现了频域姿态解算方案,通过与四元数微分方程的四阶龙格-库塔求解方法相比,该算法能够有效减小载体做圆锥运动时姿态解算存在的圆锥误差,提高系统的姿态解算精度。组合导航系统中电子罗盘子系统虽然精度较高,但在小型AUV运动过程中,往往会受到非重力加速度的干扰,导致其输出的航姿信息产生较大的跳变误差。而基于MEMS陀螺组件解算得到的航姿信息虽然不易受非重力加速度的干扰,却存在较大的积累误差。基于上述特点,采用自适应加权算法,将电子罗盘输出的航姿信息与基于MEMS陀螺组件解算得出的航姿信息相融合,平滑了电子罗盘输出的水平姿态角和航向角,提高了整个航姿系统的动态性能。最后针对小型AUV的水下组合导航系统在海流干扰下存在模型误差的问题,提出了一种带模型误差的自适应UKF算法,该算法基于虚拟噪声的思想,利用次优MAP估值器对虚拟噪声的统计量进行实时估计,提高了小型AUV导航系统的定位精度和滤波能力。

全文目录

摘要  5-7
Abstract  7-12
第1章绪论  12-25
  1.1 课题研究的目的和意义  12-13
  1.2 国内外发展现状  13-23
    1.2.1 小型AUV导航系统国内外现状  13-20
    1.2.2 小型AUV导航系统关键技术现状  20-23
  1.3 论文的研究内容与结构安排  23-25
第2章小型AUV导航系统与传感器数据处理  25-49
  2.1 小型AUV组合导航系统方案简介  25-26
  2.2 微惯性测量单元标定  26-28
    2.2.1 惯性器件确定性误差模型  26
    2.2.2 标定实验  26-28
  2.3 MEMS惯性器件随机误差辨识  28-41
    2.3.1 Allan方差及其频域等价形式  29-30
    2.3.2 递推Allan方差  30-32
    2.3.3 随机误差辨识  32-41
  2.4 Doppler测速仪滤波  41-48
    2.4.1 随机误差分析  41-43
    2.4.2 自适应Kalman滤波器  43-45
    2.4.3 算法性能检验  45-48
  2.5 本章小结  48-49
第3章电子罗盘自差校正算法研究  49-74
  3.1 坐标系及欧拉角定义  49-52
    3.1.1 坐标系定义  49-51
    3.1.2 基于欧拉角的姿态描述  51-52
  3.2 电子罗盘工作原理与自差  52-54
    3.2.1 工作原理  52-53
    3.2.2 自差分析  53-54
  3.3 自差的滤波模型  54-56
  3.4 基于强跟踪UKF的自差校正算法  56-63
    3.4.1 强跟踪滤波算法  57-59
    3.4.2 UT变换  59-61
    3.4.3 基于UT变换的强跟踪UKF算法  61-63
  3.5 强跟踪UKF算法优化  63-68
    3.5.1 改进的渐消因子算法  63-64
    3.5.2 模型失配判据的引入  64-65
    3.5.3 时变噪声估计器的引入  65-68
  3.6 仿真实验  68-72
  3.7 本章小结  72-74
第4章姿态和航向参考系统算法研究  74-94
  4.1 角速率输入下的频域姿态解算  74-79
    4.1.1 频域姿态算法的理论基础  74-75
    4.1.2 截短信号的延拓问题  75-76
    4.1.3 角速率输入下的频域姿态算法  76-79
  4.2 圆锥运动下时/频域姿态算法比较  79-85
  4.3 航姿信息融合算法  85-88
    4.3.1 算法设计  85-87
    4.3.2 抗扰动航姿信息融合算法  87-88
  4.4 半实物仿真实验  88-93
    4.4.1 姿态解算角速率的说明  88-89
    4.4.2 半实物仿真实验  89-93
  4.5 本章小结  93-94
第5章小型AUV组合导航算法研究  94-111
  5.1 小型AUV导航系统模型设计  94-96
  5.2 小型AUV三维导航系统模型误差分析  96-98
    5.2.1 模型误差问题的转化  96-97
    5.2.2 虚拟噪声的统计特性分析  97-98
  5.3 基于自适应UKF算法的小型AUV导航算法  98-106
    5.3.1 噪声均值非零的UKF算法  98-99
    5.3.2 带模型误差的AUKF算法  99-103
    5.3.3 基于遗忘因子的算法优化  103-106
  5.4 仿真实验  106-110
  5.5 本章小结  110-111
第6章小型AUV组合导航系统外场实验  111-120
  6.1 小型AUV实验平台体系结构  111-112
  6.2 小型AUV导航监控系统体系结构  112-117
    6.2.1 导航计算机硬件系统  113-114
    6.2.2 导航计算机软件系统  114-117
  6.3 航行实验  117-119
    6.3.1 无GPS校正的航行定位实验  117-118
    6.3.2 自主航行实验  118-119
  6.4 本章小结  119-120
结论  120-122
参考文献  122-132
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果  132-133
致谢  133

小型AUV水下导航系统关键技术研究

内容摘要

全文目录

相似论文