【技术实现步骤摘要】
一种水面无人艇导航系统和导航方法
本专利技术具体涉及一种基于自适应数据共享因子联合卡尔曼滤波器的水面无人艇导航系统和导航方法。
技术介绍
对水面无人艇(以下称USV)来说，常见的导航系统会集成微机电惯导系统(MEMS-INS)、全球卫星定位系统(GPS)和多普勒测速仪(DVL)三种传感器。其中MEMS-INS可以提供连续导航解决方案，但是由于加速度计和陀螺仪的漂移，其可靠性会随着时间的推移而降低。所以在USV导航系统中，GPS和DVL被用作参考系统，用于矫正MEMS-INS的误差。但是这仍然不能消除整个导航系统的误差，误差的来源是由于恶劣的天气和DVL噪声的影响，而这会影响整个导航系统的效率。当GPS的信号质量甚至中断时，通常会将多普勒测速仪DVL与微机电惯导系统(MEMS-INS)集成在一起以修正其误差。而INS/DVL集成方法的效率受到多个参数的影响，例如DVL本身的相关噪声以及INS和DVL之间的变换矩阵。实际上，存在与DVL测量相关的噪声，这是无法被法检测或消除的，从而降低了INS/DVL集成导航系统的效率。如何避免...
【技术保护点】
1.一种基于自适应数据共享因子联合滤波器的水面无人艇导航系统，其特征在于，包括：/n主导航和第一数量个子导航，/n全局滤波器，以及与每个所述子导航分别对应的局部滤波器，/n其中，每个所述子导航分别与相对应的所述局部滤波器相连，/n所述主导航与每个所述局部滤波器分别相连，/n所述主导航与所述全局滤波器相连。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于自适应数据共享因子联合滤波器的水面无人艇导航系统，其特征在于，包括：
主导航和第一数量个子导航，
全局滤波器，以及与每个所述子导航分别对应的局部滤波器，
其中，每个所述子导航分别与相对应的所述局部滤波器相连，
所述主导航与每个所述局部滤波器分别相连，
所述主导航与所述全局滤波器相连。
2.如权利要求1所述的基于自适应数据共享因子联合滤波器的水面无人艇导航系统，其特征在于，包括：
作为所述主导航的微机电惯导系统，
作为所述子导航的全球卫星定位系统和多普勒测速仪，
所述全局滤波器，
以及与所述全球卫星定位系统和所述多普勒测速仪分别对应的第一局部滤波器和第二局部滤波器，
其中，所述全球卫星定位系统和所述多普勒测速仪分别与所述第一局部滤波器和所述第二局部滤波器相连，
所述微机电惯导系统与所述全局滤波器相连，
所述微机电惯导系统与所述第一局部滤波器和所述第二局部滤波器分别相连。
3.一种运行权利要求1-2所述的基于自适应数据共享因子联合滤波器的水面无人艇导航系统的导航方法，其特征在于，包括以下步骤：
自适应参数获取：根据各所述局部滤波器以及第一预设规则、第二预设规则、第三预设规则、第四预设规则分别得到各所述子导航的自适应数据共享因子联合滤波器值；
数据分散处理：基于当前采样时刻的局部滤波器测量方程以及下一时刻的局部滤波器状态变量更新方程，根据第五预设规则对各所述局部滤波器进行滤波处理，得到各局部滤波器在下一时刻的状态滤波值和各局部滤波器在下一时刻的状态向量的协方差的滤波值Pi(k+1/k+1)，作为局部最优估计结果；
数据融合处理：将所述局部最优估计结果输入全局滤波器，根据第六预设规则进行滤波，得到全局滤波器最终状态向量Xm和全局滤波器状态向量的协方差矩阵的最终滤波值Pm；
信息反馈校正：根据所述全局滤波器最终状态向量Xm和所述全局滤波器状态向量的协方差矩阵的最终滤波值Pm，根据第七预设规则调整所述全局滤波器中各子导航自适应数据共享因子联合滤波器值Bi。
4.根据权利要求3所述的导航方法，其特征在于，所述自适应参数获取步骤中，还包括以下步骤：
根据第一预设规则得到各局部滤波器的更新协方差Cik；
根据第二预设规则得到增加各更新协方差作为自适应滤波器；
根据第三预设规则得到各更新协方差Cik与增加更新协方差之间的数学相关性；
根据所述数学相关性以及第四预设规则得到所述各子导航的自适应数据共享因子联合滤波器值。
5.根据权利要求4所述的导航方法，其特征在于，所述第一预设规则为：
其中，Cik是局部滤波器i在采样时刻k的更新协方差，
Rik是所述局部滤波器i在采样时刻k的度量协方差，
Hik是所述局部滤波器i在采样时刻k的度量矩阵，
是度量矩阵Hik的转置，
是度量协方差Rik的逆矩阵。
6.根据权利要求5所述的导航方法，其特征在于，所述第二预设规则包括：
其中，是在采样时刻k所述局部滤波器i的所述增加更新协方差，
M是与所述局部滤波器i对应的所述子导航的采样频率和性能的窗口大小，
ηij是增加的所述局部滤波器i的更新矩阵，j为ηij矩阵列向量，
是ηij的转置，
K是卡尔曼增益。
7.根据权利要求6所述的导航方法，其特征在于，所述第三预设规则为：
其中，∝ik为Cik与之间的数学相关性，
tr(·)是矩阵的迹。
8.根据权利要求7所述的导航方法，其特征在于，所述第四预设规则为：
其中，Bik为采样时刻k的所述局部滤波器i对应的所述子导航i的自适应数据共享因子联合滤波器值，
为所述Cik和之间的数学相关性的逆矩阵。
9.根据权利要求8所述的导航...
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