【摘要】：針對水下無人航行器UUV(Unmanned Underwater Vehicle)的導(dǎo)航測速數(shù)據(jù)受海洋環(huán)境噪聲影響大、處理實時性要求高的問題,提出了一種基于灰色動態(tài)預(yù)測和數(shù)據(jù)自適應(yīng)融合的濾波方法。該方法考慮到UUV的速度在連續(xù)變化前提下可能存在的機(jī)動性,將基本的靜態(tài)灰色預(yù)測模型改進(jìn)為灰色動態(tài)預(yù)測模型,以獲得速度數(shù)據(jù)的近似估計值。然后根據(jù)估計值和實際采樣值之間的偏差,自適應(yīng)的調(diào)整兩者之間的權(quán)重系數(shù)進(jìn)行融合,以實現(xiàn)實時的數(shù)據(jù)濾波。通過對UUV海上試驗數(shù)據(jù)的驗證,證明了該方法的有效性。
[Abstract]:A filtering method based on grey dynamic prediction and data adaptive fusion is proposed to solve the problem that the navigation velocity measurement data of underwater unmanned vehicle UUV (Unmanned Underwater Vehicle) is greatly affected by the noise of marine environment and the real-time requirement is high. Considering the possible maneuverability of UUV speed under the premise of continuous change, the basic static grey prediction model is improved to grey dynamic prediction model in order to obtain the approximate estimation value of velocity data. Then according to the deviation between the estimated value and the actual sampling value, the weight coefficient between the estimated value and the actual sampling value is adjusted adaptively to fuse in order to realize the real-time data filtering. The effectiveness of the method is proved by the verification of UUV offshore test data.
【作者單位】： 哈爾濱工程大學(xué)自動化學(xué)院;哈爾濱工程大學(xué)水下機(jī)器人技術(shù)重點(diǎn)實驗室;
【分類號】：U674.941;U675.7

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：2477563