基于多元信息融合auv惯性导航系统方法的研究

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1、基于多元信息融合的AUV惯性导航系统方法研究学位论文完成只期指导教师签字答辩委员会成员签字拦独创声明本人声qI昕壁变的学位论文是本人任导师指导下世仃的研究In二膻嫩制的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地山外，沧_3(·l叫、乜禽JI他人已经发表或撰写过的研究成果，出；=f_=包含术获群!焦i塑遨亘基也盘翌鳖型垄婴盟!盔拦互至2或其他敦育机构的学位或证书使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己扯论文中f1丁HJJ确的说明并表示谢意。学位沦文作者箍名：j铒罄篇字⋯Ilj：j。I．／{{。F』】．矽学

2、位论文版权使用授权书本学位论文怍青完全了解学校有关保留、使川学他论殳的龇；￡，打权慌留Jr向闺家有关部『J或机构送交论文的复fflJft：和融盘．允许论文被杏闽和矧朝．奉k授权学校可咀将学位论文的全部或部分内容编入仃关数掘库进"精索．川以采川影印、缩印或丰1描等复制手段保存、汇编学位论文。旧毗授权州亘科学技术信总研究所将本学化论文收录到《中国学位论文全史数掘怍*，，1通过网络川j}L会公众提供信息服务。(保密的学位论文在解密历适川本攫权{5)学位沦文作者签名于船。钏，签字：月生以签字门期：≥酬)牟占月)占

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6、1基于多元信息融合的AUV惯性导航系统方法研究摘要随卉衄汗探洲‘引}发怕小断洙八．埘J}7馆生导航能力的水F机器人的需求越采越人。^深海丝杂环境-I，，-尊独的采ji{j惯导组件进行导航，无法克服系统误差的禁积¨越、丘法满足离鞘度(1主导航的婴求，而采用多传感器提供的多元信．旺融合技术雌技f]亡化滤波算沼、JJji为研宄的主要趋势。4、正讲究r水『、f

7、1二机器人^一¨{导航过程中的关键算法一Auv组合导航算法。奉芷潍汁的系统魁璀r多元信息融台的AUV组合导航系统，即采用惯导组件、I，怵f_1多降袖捌速攸等蹬器n

8、。山导舰爹数的输入源，舟同进行导航系统的计算与修JI。。Ⅷ¨为J．兜fJ

9、：{l毙堆秘鬃问题，醴il了“水晴J校正水下潜航”模式。在“水嘶授iI!’n7』导航挂J℃I、，川徙Ⅱ*惯导肌f’s组台导航系统，使用GPS发送的实时数抓采纠

10、r琏艘删t霄fj息：侄“水r潜航”的导航模式下J甘捷联惯导／DVI。组台导】ilL系统进fr导航多数汁弘，从mV蜒际环境运行的角度，从确保系统运行稳定、宜仝．㈣卜J能橼让导帆精度符台系统需要的6F提出发，分别研究、实现并测试丁址j篱{}{1，，*滤波的姐秆导航尊}』、咀及基JiIJP神经网络优化的

11、扩展卡尔曼滤波目I台导航弹法，桃掘实际运仃结粜分析备臼的优缺点。扩展{、尔丝滤波址卉k尔蔓滤波的婪础l针对非线性环境的改进算法，需要根掘键胜旧叶和⋯择目的误舞方柙束I殳计扩展卡尔曼滤波器的状态方程和观测疗程．从mil算⋯芹个误差项。它县仃高精度和高实时性的优点，但是山于它需要l』已姐准确数学幔’弘以技已知的暴豌噪声树观测噪声统计特性为前提，但在深海复杂环境t¨运行的A【IV导航系统根难实现，因此，往往会造成系统的发敝甚节系统崩溃。针对扩展#尔曼滤波a，掉性较差的问题，在保证AUV远距离精确导航所需求的精度、实时性问题的6“提下

12、．提m了基于鲁棒片m滤波的组合导航算法以及基rBI’神经剐络优化的打展卡；i；=曼滤波组合导航算法。鲁棒帆滤波算浊足种建一在鲁棒控制理沦基础上的次优估讨算法，算法成、，的假设条仆堤外部噪南们能量有限．许不需要噪声的具体数学统计模型，它将噪一哺吓确，￡}lij入打作是能i￡钉限的随机信号，使系统的干扰到估计误差的闭环传递函数的胁范数小j二给；￡的JF毂^所LJ．!10驯适合rtl-11(F这种外界噪声未知的情况下使』{j。而lI舟组合廿帆一I，他川小aE波鳟}±，，作雠持必婪导航精度的前提下其稳定性远远优于Kahnan滤波卜分适

13、川j‘AUV埘未知海域的探测。神经网络具有j¨i处理、Ij学习能／J和分却戍仔储．同时还具有很强的容错性和鲁捧性。利用神经网络的特点对信号进行处fI·．tⅡ以忽略模式识剐方法中建模以发特征提取过程，从而在根源卜减小fj=I模掣小确定!t特征选择不恰当而引起的误差，以提高系统f[f4＆。BI，神经剐络是种他川漠最逆向传播算i去i／II练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的训1经嘲络模删之，I妒神经网络能学习和存贮大量的输A／输出模式的映射天系，似尤需事fJU描4i挑迷这种映!；}_f关系的数学方程。本文将扩展卡尔曼滤波算法与∽神经

14、网络的结f}．有效的解决了#尔曼滤波算法的数学模型未知和系数矩阵小匹酣的¨题，仃效降低系统的不稳定性，提高滤波精度，井将之运用于ALIV组合导帆系统实验结粜证叫，采片j这两种算法进行组合导航有效的提高了系统的可证性，刚匀丘系统发散现象，进而保证了AUV实叫精确导航的要求。关键