UUV导航测速信息的灰色自适应滤波方法研究.pdf

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1、第29卷第2期传感技术学报V01．29No．22016年2月CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSFeb．2016ResearchonGreyAdaptiveFilteringMethodofVelocityInformationforUUVNavigationYANZheping，CHENlie，ZHUHuilong，CHENTao，(1．AutomationCollege，HarbinEngineeringUniversity，Harbin150001，China；2．KeyLaboratoryofUnd

2、erwaterRobotTechnology，HarbinEngineeringUniversity，Harbin150001，China)Abstract：Accordingtotheproblemsoflargeoceannoiseinfluenceandhighrequirementofreal—timeprocessingforUUVnavigationvelocitydata，adatafilteringmethodusinggreypredictionandadaptivefusionisproposedinthispaper．

3、ConsideringthemaneuverabilityofUUVandcontinuousvariabilityofvelocity，animproveddynamicgreypredictionmodelisusedtoobtaintheestimatedvaluesofvelocitydatainsteadofthetraditionalgreymode1．Theweightcoeficientsofthefusionfilteringareadjustedadaptivelybasedonthedeviationoftheesti

4、matedandsam-piingvalues．Finally，thesimulationresultsusingUUVexperimentdatashowthatthemethodproposediseffective．Keywords：Datafiltering；Dynamicgreymodel；Adaptivefusion；UnmannedunderwatervehicleEEACC：7230doi：10．39690．issn．1004-1699．2016．O2．015UUV导航测速信息的灰色自适应滤波方法研究严浙平，陈烨，朱慧龙，陈

5、涛(1．哈尔滨工程大学自动化学院，哈尔滨150001；2．水下机器人技术重点实验室，哈尔滨150001)摘要：针对水下无人航行器UUV(UnmannedUnderwaterVehicle)的导航测速数据受海洋环境噪声影响大、处理实时性要求高的问题，提出了一种基于灰色动态预测和数据自适应融合的滤波方法。该方法考虑到UUV的速度在连续变化前提下可能存在的机动性，将基本的静态灰色预测模型改进为灰色动态预测模型，以获得速度数据的近似估计值。然后根据估计值和实际采样值之间的偏差，自适应的调整两者之间的权重系数进行融合，以实现实时的数据滤波。通过对UU

6、V海上试验数据的验证，证明了该方法的有效性。关键词：数据滤波；动态灰色模型；自适应融合；水下无人航行器中图分类号：TP274文献标识码：A文章编号：1004—1699(2016)02—0237—05水下无人航行器UUV(UnmannedUnderwater过程中没有考虑UUV的实时运动特性。(2)卡尔Vehicle)在水下航行时只能依靠基于多普勒测速仪曼滤波：卡尔曼滤波是一种最优化自回归数据处理DVL(DopplerVelocityLog)、罗经和姿态传感器等的算法，采用递推方程的形式，便于计算机编程实现，惯性导航。基于水声测量原理的多普勒

7、声呐测速因而效率很高b。但是其滤波效果依赖与建立数学仪，由于处于复杂的海洋环境中，水声信号的噪声模型的精确性，并假设系统是线性的，噪声信号也大，同时受到海浪、海流等海洋介质的外部干扰，导必须为统计特性已知的高斯噪声。而UUV本身致数据精度较差、波动频繁，对UUV的精确导航造是具有强非线性和很大模型不确定性的，同时复杂成极大的影响n。因而，对UUV导航测速信息进行的海洋噪声也并非都是已知，使得卡尔曼滤波精度有效的滤波就显得极为重要。不高。(3)小波滤波：小波滤波属于频域滤波器，其常用的滤波方法可以分为三大类。(1)数据线特点是将信号与噪声在频

8、域分离，抑制有用信号频性平滑的方法：如中位值滤波、算术平均滤波等。带以外的噪声，但不能抑制与有用信号占据相同这些方法对偶然的随机干扰滤波效果明显，但是对频带的噪声，而且由于小波变