基于变分贝叶斯的DR∕UTP组合导航滤波方法.pdf

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1、第37卷第12期2016年12月仪器仪表学报ChineseJournalofScientificInstrumentV01．37No．12Dee．2016基于变分贝叶斯的DR／UTP组合导航滤波方法米徐健，宋晓萍，张宏瀚，田国强(哈尔滨工程大学自动化学院哈尔滨150001)摘要：针对水下无人航行器(UUV)的航位推算导航方法(DR)和水下应答器(UTP)组合导航系统中传统滤波器因观测噪声统计模型不准确或未知而出现的滤波器发散问题，提出了一种基于变分贝叶斯的平方根容积卡尔曼滤波算法，该算法利用变分贝叶斯方法对DIL

2、／UTP组合导航系统的状态和时变观测噪声进行估计，并引入自适应调节因子来提高对观测噪声的逼近精度，然后利用平方根容积卡尔曼滤波对系统状态进行更新。仿真结果表明，该滤波算法能够较好地跟踪UUV的DR／UTP组合导航系统外部观测噪声方差的不断变化，可有效提高对DR／UTP组合导航系统各参数的估计精度。关键词：DtL／UTP组合导航；平方根容积卡尔曼滤波；变分贝叶斯；自适应中图分类号：TH701文献标识码：A国家标准学科分类代码：510．40DR／UTPintegratednavigationbasedonvariat

3、ionalBayesXuJian，SongXiaoping，ZhangHonghan，TianGuoqiang(CollegeofAutomation，HarbinEngineeringUniversity，Harbin150001，China)Abstract：Becauseoftheinaccurateandtime—variantmeasurementnoiseinstatisticalmodel．theconventionalfiltersdivergeseverelyinthedeadreckoning

4、(DR)navigationcombinedwiththeunderwatertransponder(UTP)forUnmanedUnderwaterVehicle(UUV)．AsquarerootcubatureKalmanfilteringalgorithmbasedonvariationalBayesisproposedtosolvethisproblem．Theproposedalgorithmestimatesthesystemstatesandtime—variantmeasurementnoiseb

5、yvariationalBayes，introducesanadaptiveregulatortoimprovetheapproximationaccuracyofmeasurementnoise，andupdatesthesystemstatesbysquarerootcubatureKalmanfitering．Thesimulationresultsshowthatthealgorithmcantracktheexternalmeasurementnoisevarianceandimproveestimat

6、ionaccuracyofparametersoftheDR／UTPintegratednavigationsystemeffectively．Keywords：deadreckoning／underwatertransponderpositioning(DR／UTP)integratednavigation；squarerootcubatureKalmanfiltering；variationaIBayes：adaptive1引言水下无人航行器(unmanedunderwatervehicle，UUV)通常采用

7、罗经与多普勒计程仪相组合的航位推算导航方法(deadreckoning，DR)，但该方法的导航误差会随着UUV航时的增长而增长，若采用全球定位系统(globalpositionsystem，GPS)对UUV的位置进行校正，则会降低UUV的隐蔽性。因此采用水下应答器(underwatertransponderpositioning，UTP)辅助DR进行位置校正是UUV水下隐蔽高精度导航的良好方案。1“。然而，在实际海洋环境中，由于声波受到海水深度、温度、盐度、声跃层等因素的影响，其传播速度是时变的，受影响的规律是未

8、知非确定的，导致DR／UTP组合导航系统的观测噪声统计模型呈现未知不确定性；这使得传统的滤波算法在DR／UTP组合导航系统中的滤波性能降低，恶劣情况下甚至导致DR／UTP组合导航失效。因此，开展DR／UTP组合导航的自适应滤波算法研究具有重要的理论意义和工程参考价值。现阶段，为达到UUV水下长航时高精度航行的要收稿日期：2016-05ReceivedDate：2016-0