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基于信息熵的主从式AUV协同导航方法研究
| 论文题名： | 基于信息熵的主从式AUV协同导航方法研究 |
| 关键词： | AUV协同导航方法;自适应滤波;信息熵 |
| 摘要： | 多AUV(AutonomousUnderwaterVehicle)协同作业是未来水下作业的发展趋势，协同导航是其关键技术之一，主从式AUV协同导航系统不仅可以提高从AUV定位精度，而且能大大降低协同作业系统的成本，主从式AUV协同导航技术渐成为导航领域研究热点。 本文建立了主从式AUV协同导航系统的状态模型和观测模型，给出常规非线性协同导航滤波流程，对协同导航系统可观测性作出分析，比较了不同滤波方法在量测噪声为高斯噪声时的性能，为后文作出铺垫。 针对主从式AUV协同导航中量测信息受到水下复杂且未知的环境干扰而出现异常的问题，设计对异常量测噪声具有鲁棒性的协同导航算法，其中针对单主AUV协同导航系统出现量测野值以及量测噪声呈非高斯分布的问题，将最大互相关熵的思想引入容积卡尔曼滤波，提出最大熵容积卡尔曼滤波算法，提高了单主AUV协同导航系统定位精度。 针对时变异常观测噪声，在最大熵容积卡尔曼滤波基础上，结合强跟踪滤波的思想，提出最大熵自适应滤波，引入滤波收敛判据，当滤波发散时，采用强跟踪滤波保证滤波的稳定性，当滤波收敛时，采用最大熵容卡尔曼滤波保证状态估计精度，提高了单主AUV协同导航系统的稳定性。 考虑到双主AUV协同导航系统中从AUV在同一时刻接收到的两个主AUV的量测信息受到不同程度的干扰，使得来自不同主AUV的量测信息存在较大的差异，导致从AUV导航精度降低甚至发散的问题，提出一种基于信息熵最优权重分配的协同导航方法，提高协同导航的精度和系统鲁棒性。 |
| 作者： | 张红星 |
| 专业： | 船舶与海洋工程 |
| 导师： | 张国成;沈明学 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 哈尔滨工程大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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