【摘 要】
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无人水下航行器集群协同作业能够扩展单体UUV的感知范围,实现单体UUV无法或难以完成的复杂任务.由于水下环境的复杂性及UUV各传感器存在观测限制、时延等问题,传统分散式K alman滤波方法所需要的庞大实时通信在实际中难以实现,使得当前UUVs集群协同定位为不严密的解算.本文提出一种以增广信息滤波为核心的UUVs集群协同定位分散式滤波方法,在顾及算法严密性的基础上实现了UUVs分散式协同定位.每个UUV平台根据本地的传感器数据建立自己的状态链,同时广播自己的观测信息,各个平台协同完成信息矩阵的Chol e
【机 构】
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自然资源部海洋测绘重点实验室,山东青岛266590;信息工程大学地理空间信息学院,河南郑州450001;信息工程大学地理空间信息学院,河南郑州450001;中国电子科技集团公司第二十八研究所,江苏南京
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无人水下航行器集群协同作业能够扩展单体UUV的感知范围,实现单体UUV无法或难以完成的复杂任务.由于水下环境的复杂性及UUV各传感器存在观测限制、时延等问题,传统分散式K alman滤波方法所需要的庞大实时通信在实际中难以实现,使得当前UUVs集群协同定位为不严密的解算.本文提出一种以增广信息滤波为核心的UUVs集群协同定位分散式滤波方法,在顾及算法严密性的基础上实现了UUVs分散式协同定位.每个UUV平台根据本地的传感器数据建立自己的状态链,同时广播自己的观测信息,各个平台协同完成信息矩阵的Chol esky修正.基于严密的数理理论证明了所提出的UUVs协同定位的分散式滤波与集中式滤波的一致性,并与传统方法进行对比分析.理论仿真分析表明,较之传统方法单体UUV的观测更新或两个UUV之间的相互观测都会导致UUVs集群全体状态更新,本文方法使得观测更新仅与观测直接涉及的UUV相关,有效地降低了通信载荷,实现观测信息的即插即用,扩展性良好.
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