AUV路径规划中的目标估计与跟踪技术分析

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1、ClassifiedIndex:U.D.C:ADissertationfortheDegreeofM.Sci.ResearchonTargetEstimationandTrackinginAUVPathPlanningCandidate:FuYanweiSupervisor:Prof.YuFeiAcademicDegreeAppliedfor:MasterofScienceSpecialty:SystemsTheoryDateofSubmission:Dec.2014DateofOralExamination:Mar.2015University:HarbinEngineeringU

2、niversity哈尔滨工程大学学位论文原创性声明本人郑重声明:本论文的所有工作,是在导师的指导下,由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出,并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者(签字):日期:年月日哈尔滨工程大学学位论文授权使用声明本人完全了解学校保护知识产权的有关规定,即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于哈尔滨工程大学。哈尔滨工程大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的

3、复印件。本人允许哈尔滨工程大学将论文的部分或全部内容编入有关数据库进行检索,可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文,可以公布论文的全部内容。同时本人保证毕业后结合学位论文研究课题再撰写的论文一律注明作者第一署名单位为哈尔滨工程大学。涉密学位论文待解密后适用本声明。本论文(□在授予学位后即可□在授予学位12个月后□解密后)由哈尔滨工程大学送交有关部门进行保存、汇编等。作者(签字):导师(签字):日期:年月日年月日AUV路径规划中的目标估计与跟踪技术研究摘要自主式水下潜器(AutonomousUnderwaterVehicle,AUV)在工程应用、国防建设等方面的重要性不断

4、提升,使得相关技术发展成为各国争先研究的热点问题,其中路径规划技术是AUV自主顺利完成任务的保证和前提条件。要进行路径规划研究,首要工作是对水下目标的运动状态做出有效估计和实时跟踪,由此可见,如何实现水下环境中目标跟踪具有重要研究意义。本文就目标运动的坐标系的选取、运动状态建模、目标估计与跟踪算法问题进行深入研究,重点分析了非线性滤波方法在目标跟踪中应用。具体内容如下:选取描述相对运动最为实用的空间直角坐标系和球坐标系,对水下目标的运动状态进行建模时,给出了不同坐标系在三维空间中目标运动的位置、速度及加速度信息的表达方式,通过对表达式的推导得到两个坐标系内的运动观测量之间的相互转换公

5、式。接着对目标运动进行建模,提出基于线性系统和非线性系统的目标运动建模,分析给出了不同模型的状态方程和适用范围。利用做匀加速的目标运动模型对离散卡尔曼滤波在目标跟踪中的表现进行检验。为此,研究了离散型卡尔曼滤波算法的内容、实现步骤,给出算法误差的分析方法——方差误差法,对滤波发散的现象引入衰退记忆法进行发散扼制,通过仿真实验实现滤波算法对目标运动的跟踪,并对实验结果进行了分析。根据非线性系统目标跟踪的需求,选取三种非线性卡尔曼滤波研究:利用非线性函数的一阶泰勒展式近似化线性函数法的扩展卡尔曼滤波(EKF)、采用确定采样点结合不敏变换(UT)的近似思想的不敏卡尔曼滤波(UKF)和利用三

6、阶球面-相径容积规则来对非线性系统的后验均值、协方差和互协方差进行近似的容积卡尔曼滤波(CKF)。对不同滤波算法的原理和和实现过程展开了深入学习,在此基础上分析算法性能。最后将算法应用到三维空间目标跟踪仿真实验中,对不同算法的跟踪性能进行了分析。得出在三种非线性目标跟踪算法中,跟踪效果最优的是CKF,精度相对最低的是EKF,UKF居中,但对仿真采用的机动不强的非线性目标运动,三种算法跟踪都能实现对目标的有效跟踪。关键词:运动建模;目标跟踪;离散卡尔曼滤波;非线性卡尔曼滤波AUV路径规划中的目标估计与跟踪技术研究ABSTRACTTheimportanceofAutonomousUnde

7、rwaterVehicle(AutonomousUnderwaterVehicle,AUV)inengineeringapplications,marinedefenseandsoon,makingthedevelopmentofrelatedtechnologyhasbecomeahotresearchduringthecountriesintheworld.Pathplanningtechnologyisanaffordableprerequisite

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