水下UUVs集群协同定位技术发展现状及趋势北大核心CSCD

随着水下装备逐渐走向自主化、无人化、智能化,水下无人航行器(UUV)以集群的形式协同作业成为必然的发展方向。本文介绍了UUVs集群设备的发展现状及相关项目开展情况;系统梳理了UUVs集群协同定位技术在编队构型设计、观测量误差建模、模型与解算方法及水声通信技术方面取得的研究进展;重点讨论了UUVs集群协同定位技术的发展趋势,即协同编队构型设计的可视化、多源传感器误差建模的精细化、集群协同定位算法的智能化及定位结果质量控制的实时化;最后对UUVs集群协同定位技术的发展作出展望。     

北斗卫星导航系统在近海无人水下航行器路径跟踪方面的应用

针对无人水下航行器(UUV)沿给定路径航行时会出现各种偏差的问题,设计了一款运用高性能STM32单片机与UM220-Ⅳ N定位模块搭建的导航定位分系统. 将其应用于UUV特定的路径跟踪方面,通过单片机将北斗定位模块采集到的UUV位置坐标、航速航向等数据发送到上位机,上位机将其与给定跟踪路径数据进行对比,计算路径偏差并通过单片机控制UUV的驱动模块改变UUV运动方向,实现对给定路径的精确跟踪. 同时通过无线通讯模块,将UUV路径轨迹及采集的水质信息实时显示在岸基监控系统上位机软机界面. 水下实验表明,UUV路径跟踪精度明显提高,为纠正UUV路径跟踪偏差提供了一种参考方法.      

GNSS/SINS定位稳健SE2(3)-EKF方法

GNSS/SINS组合导航中因姿态失准角等误差较大会引起状态误差坐标定义不一致和线性化误差较大问题,导致传统滤波和定位性能有所降低,尤其在面临较复杂的GNSS观测环境时更为显著。本文通过将姿态、速度及位置状态构造为特殊SE₂(3)-EKF群元素,考虑陀螺及加速度计零偏误差,形成群-矢量混合误差模型,在此基础上设计了一种基于量测左不变的GNSS/SINS抗差滤波方法(RLIEKF),通过市区环境下存在大失准角误差和GNSS异常的车载组合导航试验,验证本文方法的优越性。试验结果表明：相对于传统EKF方法,RLIEKF方法由于在时间更新及GNSS量测更新中顾及了姿态角误差,在不同大失准角情况下仍具有较快的收敛速度,无须复杂且长时间的姿态对准步骤,较好地弥补了GNSS信号短时间缺失无法定位问题,可显著提升滤波新息精度,具备更好的抗差性能,对于复杂观测环境表现更为稳健,且计算效率相当,具备较好的工程实用价值。     

一种基于分步式滤波的多传感器组合导航系统算法研究

提出了一种多传感器组合导航系统的分步滤波算法。当所有传感器的观测值到来时,首先对该时刻的系统状态进行预测,然后利用常规卡尔曼滤波器和各导航传感器的观测值依次对该时刻的状态向量估计值进行更新,进而得到该时刻状态向量基于全局信息的最优融合估计。最后利用GPS/SST/高度表/SINS多组合导航系统对上述算法进行验证。仿真结果表明,该算法与集中式卡尔曼滤波算法的估计精度相同,但计算量得到降低。     

GNSS-A水下定位的动态非线性Gauss-Helmert模型及其抗差总体卡尔曼滤波算法

GNSS-声学组合式观测是确定海底控制点位置的重要手段,但会受到声速不确定性、海面平台定位偏差等误差因素的干扰,而基于误差传播定律的常规方法对各类误差的处理策略使得海底点坐标解算不准确。针对这一问题,本文将声速测距误差非时变项设为待解参数,在水下观测方程的系数矩阵中讨论声速测距误差时变项与换能器位置误差的影响,构建了GNSS-声学水下定位的动态非线性高斯-赫尔默特(Gauss-Helmert, GH)模型,并推导了该模型的总体卡尔曼滤波解。在此基础上,进一步考虑扩展后的观测信息受到粗差污染的情况,给出了模型的抗差处理方法及解算步骤。最后分别通过仿真试验和胶州湾海域实测试验进行了验证,试验结果表明,在不同深度或不同换能器位置误差大小的无粗差设定下,本文方法解算精度及稳定性较常规方法均更高;当观测信息含有粗差时,模型的抗差滤波算法能更准确地识别及定位异常信息,其三维点位精度明显更优,解算效果达到最佳。     

GNSS/里程计组合定位抗差估计法

利用Kalman滤波进行GNSS/里程计组合定位难以实现两种传感器的最优利用。针对轮轨相对运动时里程计数误差增大的情况,提出了对GNSS位置导出里程、速度导出里程和里程计输出里程使用抗差最小二乘求取最优里程;并使用中位数求取抗差迭代初值。增加GNSS测速里程观测值,提高了观测冗余,有利于计算抗差初值。抗差等价权能够平衡3种观测值的比重,增强鲁棒性。计算结果表明,引入速度信息的抗差解法优于单一传感器定位解;也优于传统滤波解法。     

联邦滤波的改进算法

分析并综述了联邦滤波算法,以及该算法存在的问题。针对观测信息不足的情况下,结合抗差估计和自适应估计理论对联邦滤波算法进行了改进,给出了联邦滤波在局部传感器观测信息不足情况下的改进算法。由模拟计算结果可知,在局部传感器观测信息不足的情况下,改进的联邦滤波器能较好地抑制载体观测异常和状态扰动异常对动态系统参数估值的影响,具有很强的的抗差性和自适应性。     

联邦滤波的改进算法

分析并综述了联邦滤波算法,以及该算法存在的问题.针对观测信息不足的情况下,结合抗差估计和自适应估计理论对联邦滤波算法进行了改进,给出了联邦滤波在局部传感器观测信息不足情况下的改进算法.由模拟计算结果可知,在局部传感器观测信息不足的情况下,改进的联邦滤波器能较好地抑制载体观测异常和状态扰动异常对动态系统参数估值的影响,具有很强的的抗差性和自适应性.     

基于熵权重的水下载体导航信息融合方法

针对水下载体动态导航定位中状态方程和观测方程噪声增加引起的卡尔曼滤波发散问题,提出了一种以高斯混合模型为框架,基于信息熵计算导航融合权重的新方法。首先给出了水下组合导航系统的整体结构和各子滤波器的状态方程以及观测方程;然后研究了各子滤波器输出信息熵值的计算方法,并且定义了熵积的概念用于计算高斯混合模型中各分量的权重;最后总结出了用于水下载体导航信息融合的熵权高斯混合模型滤波算法的计算流程。仿真实验表明,相比于传统的加权卡尔曼滤波算法,新方法的计算精度更高,对噪声引起滤波发散的抑制能力也更强。     

抗差自适应卡尔曼滤波在GPS精密单点定位中的应用

卡尔曼滤波是GPS精密单点定位中最常用的参数估计方法.理论上讲,随着观测数据的增多,通过卡尔曼滤波可以得到更精确的状态估值,但有时由于状态异常或发生大的周跳等原因,使得状态估值与实际状态之间的误差较大,滤波会发生发散现象,为此,本文提出了将抗差自适应滤波模型运用到精密单点定位中,通过算例分析显示,该方法将显著提高定位结...     

北斗／WSN网络的融合定位算法

通过对传统的无线传感器网络RSSI定位算法的研究,分析了其定位精度差,响应速度慢等特点,结合北斗定位系统的优点,提出了一种传统无线传感器定位与北斗导航定位相融合的算法,通过卡尔曼滤波,将两种算法的数据进行融合,得到了新的融合定位算法。通过仿真分析可得,新的融合算法在定位精度和收敛速度上,相较于传统单一的无线传感器网络节点定位算法都有了相应的提高,通过对这一算法的仿真,仿真结果说明该算法切实可行。      

基于DOA和TDOA的单站外辐射源目标跟踪IPKF方法

随着电子战、信息战在现代军事领域的地位日趋重要,基于外辐射源的定位跟踪方法成为现代雷达领域的研究热点。针对通过单站接收多外辐射源信号获取角度（direction of arrival,DOA）和时差（time difference of arrival,TDOA）信息对运动目标跟踪的问题,首先推导角度和时差的伪线性观测方程,在通过最小二乘（least squares,LS）算法获取初值的条件下,利用传统的卡尔曼滤波算法实现目标的跟踪,该方法称为伪线性卡尔曼滤波（pseudo-liner Kalman filter,PKF）算法。进一步分析观测方程,提出了利用迭代的IPKF（iterative PKF）目标跟踪算法,并推导其克拉美罗下界（Cramer-Rao lower bound,CRLB）。仿真实验分析说明,该IPKF算法的跟踪精度、收敛速度和稳定性均优于传统的扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter,EKF）算法,且迭代次数越多,性能越好,观测误差越小,跟踪误差越接近CRLB。     

多关节深海航行器组合导航算法

为解决多关节水下航行器定位问题,本文提出了基于捷联惯导+航位推算的组合导航算法。该方法利用捷联惯导系统测量航行器的位置,采用航位推算的方法得到航行器在下一时刻的位置,然后将测得的信息采用Kalman滤波处理,得到高精度的位置信息。通过Matlab/SIMULINK平台对比其他两种单一导航系统的性能,仿真结果表明,采用捷联惯导+航位推算算法时,位置误差可控制在5 m以内,满足多关节水下航行器的定位需求。     

附加深度差和水平距离约束的深海控制点差分定位算法

针对现有方法确定海底控制点（应答器）三维坐标垂直解偏差大的问题，提出了附加控制点间深度差和水平距离约束的差分定位算法。首先研究了声速剖面的变化规律，并分析了声速剖面的不确定性对测距误差的影响。其次，根据测距误差的变化规律设计了相应的测线，并提出了适合这种走航策略的差分算法。仿真试验的结果显示，相比于传统方法（圆走航），控制点垂直解的偏差由30多个cm减小到了10 cm左右，表明本文提出的方法可以有效改善控制点定位垂直解偏差大的问题。     

通导遥一体化深远海PNT基准及服务网络构想

从海底控制网设计、布设、测量、数据处理和海洋声速场构建几个方面介绍了海底控制网建设的现状。结合国家海洋战略需求和海洋大地测量技术发展,分析了现阶段海底控制网建设面临的问题:认为目前的海底网规模小,缺乏信息共享,功能单一;设计与布设原则未与控制网等级关联,多为定性描述,缺乏操作性;声速场精度和分辨率偏低;测量和数据处理仅考虑了海底控制点的定位问题,难以满足大区域、高精度海洋PNT（positioning, navigation, and timing）基准网建设需求。据此,利用海洋声道的远程通讯和测距定位能力,提出了建设联合北斗/GNSS（global navigation satellite system）定位和通信导航功能的通导遥一体化深远海PNT基准及服务网络的构想,针对该网络的功能和布放设计、高精度、高分辨率海洋声速场模型的构建、各类PNT基准点的测量和整体网平差处理、海底PNT基准点的自校准和自维护、覆盖水域的位置增强服务、目标和环境的遥测和感知服务等几个关键技术问题,提出了实施方法和设想,以期解决当前海洋控制网大区域建设面临的缺乏通讯、布网原则和测量方法不完善、功能单一等问题,为新一代高性能海洋大地测量及PNT导航定位服务网络的建设提供支撑。认为随着长距离布网优化设计、增强位置服务、精确授时和时间同步、远程通讯及网络功能的拓展和应用服务等难题的突破,所构想的网络体系必将引起海洋PNT建设的一次变革。     

Building GIS web services on JXTA network

In recent years, Web services and Peer-to-Peer (or simply P2P) appear as two of the hottest research topics in network computing. On the one hand, by adopting a decentralized, network-based style, P2P technologies can make P2P systems enhance overall reliability and fault-tolerance, increase autonomy, and enable ad-hoc communication and collaboration. On the other hand, Web services provides a good approach to integrate various heterogeneous systems and applications into a cooperative environment. This paper presents the techniques of combining Web services and P2P technologies into GIS to construct a new generation of GIS, which is more flexible and cooperative. As a case study, an ongoing project JGWS is introduced, which is an experimental GIS Web services platform built on JXTA. This paper also explores the schemes of building GIS Web services in a P2P environment.     

Building GIS web services on JXTA network

In recent years, Web services and Peer-to-Peer (or simply P2P) appear as two of the hottest research topics in network computing. On the one hand, by adopting a decentralized, network-based style, P2P technologies can make P2P systems enhance overall reliability and fault-tolerance, increase autonomy, and enable ad-hoc communication and collaboration. On the other hand, Web services provides a good approach to integrate various heterogeneous systems and applications into a cooperative environment. This paper presents the techniques of combining Web services and P2P technologies into GIS to construct a new generation of GIS, which is more flexible and cooperative. As a case study, an ongoing project JGWS is introduced which is an experimental GIS Web services platform built on JXTA. This paper also explores the schemes of building GIS Web services in a P2P environment.     

Avoiding numerical stability problems of long duration DGPS/INS Kalman filters

A current pursuit of the geodetic community is the optimal integration of differential GPS (DGPS) and inertial navigation system (INS) data streams for precise and efficient position and gravity vector surveying. Therein a complete INS and multiple-antenna GPS receiver payload, mounted on a moving platform, is used in conjunction with a network of ground-fixed single antenna GPS receivers. This paper presents a complete, GPS-based, external updating measurement model for the applicable Kalman filter. The model utilizes four external observation types for every GPS satellite in-view: DGPS range differences, single phase differences, and single phase-rate differences; as well as the mobile, multipleantenna GPS receiver's measurement of theerrors in the INS's estimate of the phase difference between any two vehicle-borne GPS antennae. Although not widely conveyed in the geodetic world, the inertial navigation community has long known that traditional Kalman filter covariance propagation recurrences are inherently unstable when such highly accurate external updates are repeatedly applied (every 1 second) over long time durations. A hybrid square root covariance/U — D covariance factorization approach is a numerically stable alternative and is reviewed herein. The hybrid makeup of the algorithm is necessitated by the correlated nature of the fourth type of GPS external measurement listed above (each vehicle-borne GPS antenna formstwo baselines). Such measurement correlations require a functional transformation of the overall external updating model to permit the multiple updates (simultaneously available at each updating epoch) to be sequentially (and efficiently) processed. An appropriate transformation is given. Stable covariance propagation relationships are presented and the transformed Kalman gain is also furnished and its use in the determination of the externally updated error states is discussed. Specific DGPS/INS instabilities produced by the traditional recurrences are displayed. The stable alternative method requires about 25% more CPU time than the traditional Kalman recurrences. With the ever-increasing computational speeds of microprocessors, this added CPU time is of no real concern.