為了在提高魚雷初始對準(zhǔn)精度的同時保證較短的對準(zhǔn)時間,文中在采用回溯算法進行初始對準(zhǔn)的基礎(chǔ)上,通過對存儲數(shù)據(jù)的調(diào)用及線下處理,提出一種數(shù)據(jù)時序重構(gòu)融合濾波算法,通過對存儲數(shù)據(jù)進行再次調(diào)用、整體辨識、特征量提取和時序重構(gòu),構(gòu)建多級濾波器,與傳統(tǒng)"正向—逆向—正向"濾波回溯算法比較,實現(xiàn)了一定時間內(nèi)濾波估計及對準(zhǔn)精度的進一步提高。實航數(shù)據(jù)的仿真對比試驗證明了該方法在精度及時間上的有效性。 

【文章來源】：水下無人系統(tǒng)學(xué)報. 2020,28(03)北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【圖文】：

回溯算法原理框圖Fig.1Functionalblockdiagramofbacktrackingalgorithm

刻完成對準(zhǔn)過程�；厮菟惴ㄍㄟ^對在線數(shù)據(jù)進行存儲,在完成誤差修正后,再次調(diào)用存儲數(shù)據(jù),同時對濾波器進行初始化,以計算周期為時間單位再次進行“虛擬在線”濾波,人為延長數(shù)據(jù)利用時間,從而達到在幾乎不占用對準(zhǔn)時間條件下,提高對準(zhǔn)精度的目的[6-9]。為保持數(shù)據(jù)時序上的連續(xù)性,一般回溯算法采用“正向—逆向—正向”的濾波方式。下面采用一組實航數(shù)據(jù)對回溯算法的有效性進行仿真分析,該實航數(shù)據(jù)的姿態(tài)與慣性測量單元(inertialmea-surementunit,IMU)輸出曲線如圖2所示。圖2實航數(shù)據(jù)姿態(tài)及IMU輸出曲線Fig.2OutputcurvesofattitudeandIMUofseatrialdata由圖2可知,按姿態(tài)變化可將實航過程分為射前和射后階段,在射前初始對準(zhǔn)段分別進行常規(guī)及回溯初始對準(zhǔn),其中回溯算法采用“正向—逆向—正向”的交替濾波時序。轉(zhuǎn)導(dǎo)航后,采集入水后的在線導(dǎo)航階段解算的姿態(tài)及速度曲線進行比較,對比結(jié)果如圖3所示。由圖可知,回溯算法能夠有效減小姿態(tài)及速圖3傳統(tǒng)對準(zhǔn)算法與回溯算法修正后姿態(tài)及速度導(dǎo)航解算對比曲線Fig.3Comparisoncurvesofattitudeandspeednavigationresolutionsaftercorrectionbe-tweentraditionalalgorithmandbacktrack-ingalgorithm度初始誤差,在一定程度上也消除了由于姿態(tài)誤差引起的水平速度累積誤差。結(jié)果驗證了回溯算法對改善對準(zhǔn)精度及導(dǎo)航解算精度的有效性。圖4為北向和東向失諧角估計曲線�？梢钥闯�,回溯算法的“正向—逆向—正向”濾波能夠?qū)κеC角誤差進行進一步的估計,但由于數(shù)據(jù)時序的不同,其2次估計狀態(tài)顯示出了不同的估計效果。在此基礎(chǔ)上,開展存儲

ǚ絞健Ｏ旅娌捎?一組實航數(shù)據(jù)對回溯算法的有效性進行仿真分析,該實航數(shù)據(jù)的姿態(tài)與慣性測量單元(inertialmea-surementunit,IMU)輸出曲線如圖2所示。圖2實航數(shù)據(jù)姿態(tài)及IMU輸出曲線Fig.2OutputcurvesofattitudeandIMUofseatrialdata由圖2可知,按姿態(tài)變化可將實航過程分為射前和射后階段,在射前初始對準(zhǔn)段分別進行常規(guī)及回溯初始對準(zhǔn),其中回溯算法采用“正向—逆向—正向”的交替濾波時序。轉(zhuǎn)導(dǎo)航后,采集入水后的在線導(dǎo)航階段解算的姿態(tài)及速度曲線進行比較,對比結(jié)果如圖3所示。由圖可知,回溯算法能夠有效減小姿態(tài)及速圖3傳統(tǒng)對準(zhǔn)算法與回溯算法修正后姿態(tài)及速度導(dǎo)航解算對比曲線Fig.3Comparisoncurvesofattitudeandspeednavigationresolutionsaftercorrectionbe-tweentraditionalalgorithmandbacktrack-ingalgorithm度初始誤差,在一定程度上也消除了由于姿態(tài)誤差引起的水平速度累積誤差。結(jié)果驗證了回溯算法對改善對準(zhǔn)精度及導(dǎo)航解算精度的有效性。圖4為北向和東向失諧角估計曲線�？梢钥闯�,回溯算法的“正向—逆向—正向”濾波能夠?qū)κеC角誤差進行進一步的估計,但由于數(shù)據(jù)時序的不同,其2次估計狀態(tài)顯示出了不同的估計效果。在此基礎(chǔ)上,開展存儲數(shù)據(jù)時序上的多樣性重構(gòu),結(jié)合不同時序下的特性,采用數(shù)據(jù)融合算法,消除單向時序可能帶來的個性偏差,進一步提高初始對準(zhǔn)精度。3回溯算法結(jié)合數(shù)據(jù)時序重構(gòu)融合濾波算法對存儲數(shù)據(jù)時序多樣性的重構(gòu),可以打破“正向—逆向—正向”濾波的單一時序模式,對存儲數(shù)據(jù)加以充分利用及挖掘,同時輔以具有良好穩(wěn)健性、寬闊覆蓋區(qū)域、高測量維

【參考文獻】：
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本文編號：3221395