自治水下航行器（AUV）協(xié)同定位中通信延遲具有常態(tài)性.面對延遲到達(dá)的信息,傳統(tǒng)方法一般會有定位精度或?qū)崟r性的損失.針對通信延遲的不利影響,本文在建立水聲探測和通信時延模型的基礎(chǔ)上,以擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）為算法框架,提出了信息順序到達(dá)和信息出序到達(dá)2種協(xié)同定位算法,并以建構(gòu)面向信息出序情景的算法為主要創(chuàng)新工作.在信息順序到達(dá)算法中,將延遲信息進(jìn)行序貫處理以減小定位誤差.在信息出序到達(dá)算法中,以信息出現(xiàn)一步滯后的延遲為背景,使用出序信息直接對從AUV最新狀態(tài)估計進(jìn)行再更新,信息無損地實時估計運動狀態(tài).計算機(jī)仿真實驗結(jié)果表明,本文算法相比于傳統(tǒng)的航位推算、整周期濾波、量測丟棄等方法,具有更高的估計精度;相比于數(shù)據(jù)緩存濾波、重新濾波等方法,具有強(qiáng)實時性. 

【文章來源】：控制理論與應(yīng)用. 2020,37(09)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：12 頁

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3478344