一种基于信息熵的多领航AUV协同导航方法技术

本发明专利技术公开了一种基于信息熵的多领航AUV协同导航方法，具体涉及一种基于信息熵的多领航AUV协同导航方法。本发明专利技术将从AUV与各个主AUV的相对距离信息分别作为子观测模型，建立子滤波器，最终采用信息熵的方法将各子滤波器的结果进行融合，并更新各个子滤波器的误差协方差矩阵，以此来提高从AUV的导航精度。本发明专利技术将各主AUV与从AUV分别进行滤波，形成子滤波器，降低观测量的维数，雅可比矩阵计算简单，具有更好的实时性。相比于传统的方法，导航精度以及稳定性都得到了提高，能有效抑制滤波发散，具有更强的鲁棒性。具有更强的鲁棒性。具有更强的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于信息熵的多领航AUV协同导航方法


[0001]本专利技术涉及一种基于信息熵的多领航AUV协同导航方法，属于水下航行器导航


技术介绍

[0002]高精度的水下导航是AUV完成任务的关键所在，在中层水域多AUV最有效的导航方式之一为协同导航。协同导航可具体分为两种形式：1)并行式，系统中每个AUV的功能和结构都相同，各自有自己完备且精度较高的导航系统，可独立完成高精度导航，并且通过水声通信，获取系统周围其他AUV的位置信息；2)主从式，系统中只有少数的领航AUV配备高精度的导航设备，而从AUV的导航设备精度低，从AUV通过获取与主AUV之间的位置关系来提高自身的导航精度，即通过水声通信来确定自身在系统中的位置。并行式系统结构简单，由于每个AUV都具有同等的地位，配备高精度的导航设备，导致系统成本大大增加，主从式由于从AUV不需要配备高精度导航设备，兼顾了导航精度和成本，成为多AUV协同导航研究的主要方向。主从式协同导航系统中，由于从AUV需要与各个主AUV建立通信，获得与各个主AUV之间的相对位置信息，若同时把从AUV与各个主AU本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于信息熵的多领航AUV协同导航方法，其特征在于，所述多领航AUV协同导航方法包括以下步骤：步骤一、各个主AUV通过水声通信的方式与从AUV建立连接，分别将自身的位置信息和速度信息发送给从AUV；步骤二、建立从AUV的运动状态空间模型；步骤三、根据步骤二建立的从AUV运动状态空间模型，把各个主AUV与从AUV之间的相对距离信息作为量测信息，建立量测方程；步骤四、根据步骤二和步骤三建立的从AUV状态空间模型和量测方程，各个主AUV与从AUV通过EKF估算出从AUV的位置信息，形成子滤波器；步骤五、根据步骤四建立的子滤波器，用信息熵计算各个子滤波器导航信息融合权重，将各子滤波器的导航信息进行融合，得到从AUV更为准确的位置信息。2.根据权利要求1所述的一种基于信息熵的多领航AUV协同导航方法，其特征在于，在步骤二中，所述从AUV的运动状态空间模型包括状态方程，所述状态方程包括：从AUV在导航坐标系下的三个位置状态为(x,y,z)，分别表示以导航原点为参考点的AUV水平面位置和深度，此外，导航坐标系下与从AUV运动相关的两个姿态角为分别表示从AUV的偏航角、俯仰角，定义t
k
时刻从AUV的运动状态为则从AUV建立如下采样周期为T的空间离散状态方程：其中V(k)、z(k)、ω(k)、θ(k)，分别为从AUV的前向速度、航行深度、偏航角速度和俯仰角，近似认为cos(θ)≈1，所以定义从AUV平面运动状态量为X(k)＝[x(k) y(k) z(k)]
T
，分别表示从AUV在导航坐标系下的位置座标和偏航角，则采样周期为T的二维离散状态方程为：其中，输入V(k)和ω(k)分别为从AUV的前向速度和偏航角速度，上述为理想情况下的状态方程，而实际模型中的传感器量测输入均受到高斯白噪声的干扰，则量测输入、真实输入、传感器噪声分别为：且满足噪声协方差为：
则从AUV的平面状态方程简写为：其中3.根据权利要求1所述的一种基于信息熵的多领航AUV协同导航方法，其特征在于，在步骤三中，具体的，从AUV在t
k
时刻的位置向量为第i个主AUV在t
k
时刻的位置向量为将主AUV与从AUV之间的距离的平方作为量测量构建量测方程：其中，为量测噪声。4.根据权利要求1所述的一种基于信息熵的多领航AUV协同导航方法，其特征在于，在步骤四中，具体的，状态向量X(k)＝[x(k) y(k) z(k)]
T
，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张国成，张红星，孙玉山，薛源，张强，张力文，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：