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原文传递海上无人船抗干扰对准技术研究

论文题名：	海上无人船抗干扰对准技术研究
关键词：	无人船;抗干扰对准;捷联惯导系统;全球导航卫星系统;误差补偿;非线性滤波;变分贝叶斯
摘要：	无人船是一种具有自主或半自主航行能力的水面智能化平台，而高精度和高可靠性的初始对准是无人船自主航行能力的重要前提。本文以无人船 SINS/GNSS 组合对准系统为研究对象，以系统在海上复杂干扰环境下获得稳定可靠、快速高精度的对准结果为目的，主要针对大失准角和对准时存在复杂干扰影响的问题，对无人船抗干扰对准技术展开了研究。本文的主要研究内容包括以下几个方面：　　1. 推导了无人船SINS大失准角误差模型，并研究了杆臂误差及其补偿方式，基于SINS/GNSS组合对准系统建立了Kalman滤波的非线性状态空间模型。根据PWCS可观测性分析理论和 SVD 可观测度分析方法对系统在不同运动状态下各状态量的可观测程度展开了研究。此外，还利用 SVD 可观测度分析方法和仿真验证了反馈校正在大失准角对准中的有效性，并根据状态的可观测度选取了合适的反馈因子。　　2. 对大失准角下的非线性滤波算法展开了研究。首先介绍了目前最常用的两种适合强非线性系统的算法：UKF 和 CKF，并根据理论分析对比了两种算法的估计精度。为了获得更高的估计精度，并且避免高阶算法容易造成“维数灾难”的问题，根据降维理论提出了一种降维五阶 CKF 算法。提出的算法在具有近似五阶精度的同时需要的采样点大幅减少，有效的降低了计算量。通过不同失准角条件分别对UKF、三阶CKF、五阶CKF和降维五阶CKF算法进行初始对准仿真，对比分析了几种非线性滤波算法的对准性能，并利用三轴转台进行了半物理实验验证。　　3. 针对海上复杂干扰环境下量测噪声的统计具有不确定性和时变特性的问题，引入了自适应滤波算法实时估计量测噪声协方差阵。主要研究了简化的Sage-Husa算法和基于变分贝叶斯（Variational Bayesian，VB）方法的自适应算法，根据仿真对比了两种算法在时变噪声条件下的噪声跟踪性能和状态估计精度，并模拟无人船在海上受到的复杂干扰对两种算法的对准性能进行了验证。　　4. 针对在实际干扰环境下噪声除了存在时变特性，还会具有非高斯厚尾特性的问题，对自适应鲁棒算法展开了研究。考虑将量测噪声建模成相比高斯分布具有厚尾特性的学生t分布，并根据变分贝叶斯方法提出了一种基于学生t分布的变分贝叶斯算法，该算法不仅可以自适应的估计量测噪声的统计特性，还具有鲁棒性。时变噪声仿真验证了算法在高斯噪声下可以将学生t分布退化成高斯分布，并且在非高斯厚尾噪声条件下保持厚尾特性，具有更好的鲁棒性。最后，通过半物理实验结果验证了该算法的有效性。
作者：	黄臻
专业：	仪器科学与技术
导师：	吴峻
授予学位：	硕士
授予学位单位：	东南大学
学位年度：	2022