發(fā)布時(shí)間：2017-08-19 19:41

  本文關(guān)鍵詞：自適應(yīng)交互式多模型AUV組合導(dǎo)航算法（英文）

  更多相關(guān)文章： 自主水下航行器 組合導(dǎo)航 交互式多模型 期望模式修正

【摘要】：提出了一種基于期望模式修正(EMA)的改進(jìn)交互式多模型(IMM)算法。該算法主要解決自主水下航行器(AUV)復(fù)雜工作環(huán)境下量測(cè)噪聲統(tǒng)計(jì)特性未知或易發(fā)生變化時(shí)的狀態(tài)估計(jì)問(wèn)題,其核心思想是將期望模式修正機(jī)制和交互式多模型濾波算法相結(jié)合,利用狀態(tài)估計(jì)過(guò)程中的獲取的模型概率進(jìn)行決策,得到更加接近與系統(tǒng)真實(shí)模式的期望模型集合,再通過(guò)期望模型集合濾波結(jié)果對(duì)固定模型集合濾波結(jié)果進(jìn)行修正。與傳統(tǒng)的交互式多模型算法相比,提出的基于期望模式修正的交互式多模型算法可以捕捉到系統(tǒng)模式更細(xì)微的變化。仿真結(jié)果表明,該算法可以大幅提高AUV組合導(dǎo)航系統(tǒng)的估計(jì)精度和穩(wěn)定性。
【作者單位】： 安徽科技學(xué)院電氣與電子工程學(xué)院;東南大學(xué)儀器科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 自主水下航行器 組合導(dǎo)航 交互式多模型 期望模式修正
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61374215) 安徽高校自然科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(KJ2016A169) 安徽科技學(xué)院人才穩(wěn)定項(xiàng)目
【分類(lèi)號(hào)】：U666.1
【正文快照】： Autonomous underwater vehicles(AUVs)are playing an increasingly important role in a number of marine applications such as weather monitoring,underwater construction,sea floor mapping and integrity check for oil pipelines under sea[1-2].Accurate navigatio

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：702641