基于变维卡尔曼滤波的UUV目标运动优化估计方法.pdf

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1、第27卷第12期传感技术学报Vol_27No．122014年12月CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSDec．2014AnOptimizedMethodofTargetMotionEstimationforUUVBasedonVariableKalmanFilterYANZheping，HAOYue，WANGQianyi，BIANXinqian(CollegeofAutomation，HarbinEngineeringUniversity，Harbin150001，China)Abstract：

2、Inordertoachieveanaccurate，safeandefficientwayoftrackingthetargetforUnmannedUnderwaterVehicle(UUV)tocollectinformation，itproposedanoptimizationoftargetmotionestimationmethodfortheindividu—a1．ByestablishingtargetmotionmodelandtheuseofvariableKalmanfiltering．itachieved

3、theexpectedresultsofaccurateestimates．Toimprovethefeasibilityofthemethod，itadaptedminimizedtargetpositionestimatecovariancematrixtorealizetargettrajectoryestimationandoptimization．Atthesametime，ittookthelimitofmaximumspeedofUUVandtheminimumdistancetothemovingtargetin

4、toconsideration．Itelaboratedspecificmethodsandstepsofthismethod，andprovedtheeffectivenessoftheoptimizationalgorithmbysimulation．Keywords：unmannedunderwatervehicle；targetmotionestimation；variableKalmanfilter；minimizationofcovari-ancematrixEEACC：1270；6140；1265Fdoi：10．3

5、969／j．issn．1004—1699．2014．12．010基于变维卡尔曼滤波的UUV目标运动优化估计方法严浙平，郝悦，王千一，边信黔(哈尔滨工程大学自动化学院，哈尔滨150001)摘要：为实现无人水下航行器精准、安全的跟踪目标从而高效地实现目标的信息采集，提出了一种针对该个体的目标运动优化估计方法。此方法通过建立目标运动模型，基于卡尔曼滤波基本原理，利用变维卡尔曼滤波的方法，达到UUV个体对目标运动状态准确估计的预期效果。为提高该方法的可行性，在利用最小化目标位置估计协方差矩阵完成目标运动轨迹估计及优化的过程中，考虑实际U

6、UV机动时的最大速度限制、与目标最小距离的限制。文章详细阐述该方法的实现和步骤，并通过仿真实验验证了该优化算法的有效性。关键词：无人水下航行器；目标运动估计；变维卡尔曼滤波方法；协方差矩阵最小化中图分类号：TP391；TP29文献标识码：A文章编号：1004-1699(2014)12-1637-06无人水下航行器UUV(UnmannedUnderwater单UUV目标运动估计的精准性和考虑UUV机动问Vehicle)在军民领域有广泛应用¨J。水下目标跟踪题两方面实现目标运动轨迹的优化工作，提高跟踪作业是UUV自主性和智能性的重要

7、体现。利用目的准确性。标跟踪技术_2]，通过数据融合、估计、计算并决策其本文以典型目标运动模型为理论基础，利用变运动行为的算法，最终可以为指挥控制系统的任务维的卡尔曼滤波算法实现单UUV对目标运动状态决策提供有效的信息J。的估计工作。最后，考虑实际UUV机动时的最大速为了保障UUV的隐蔽性，一般采取不发射信号度限制、与目标最小距离的限制，提出利用最小化目的无源传感器来获取目标信息，其相对角度和时延标位置估计协方差矩阵的方法优化目标运动轨迹，使得跟踪十分复杂，成为目标跟踪领域的难题之仿真结果表明该方法有效得减小了估计误差。一[4]

8、。目前，在这方面研究的较少J，传统的卡尔1UUV个体估计目标运动状态方法曼滤波方法不能够满足UUV机动时的速度要求和与目标的距离要求。为解决这一难题，可以从提高运动目标的状态估计是人们(或各种装具)依收稿日期：2014-07-09修改日期：2014—10—28传