中小型AUV水下自主式组合导航姿态估计理论与方法研究

The key technique of autonomous underwater integrated navigation for small/medium-sized Autonomous Underwater Vehicle (AUV) is accurate, reliable and efficient integrated navigation algorithm. Since the attitude can not be acquired directly, however, we cannot obtain high-accuracy and high-reliability of estimate results. These unfavorable factors will influence small/medium-sized AUV navigational safety. In order to address these unfavorable factors, we research the small/medium-sized AUV autonomous underwater integrated navigation attitude estimation theory and method in term of integrated navigation model, attitude estimation and filtering algorithm. Giving full consideration to small/medium-sized AUV underwater movement, devices and environment characteristics, a series of high-accuracy, high-reliability and high-efficiency attitude estimation methods are researched based on the high-reliability multimodal and multisource integrated navigation model and the comprehensive robust dynamic filtering algorithm. Therefore, the proposed attitude estimation theory and method can meet small/medium-sized AUV autonomous underwater navigation requirements of long-endurance, concealment and safe navigation, which will further enrich and perfect the theoretical system of underwater navigation theory. The proposed theory possesses the advantages of theoretical innovation and engineering applications, whose research results can provide theoretical and applied support for small/medium-sized AUV development field.

中小型AUV水下自主式组合导航的关键是精准、可靠、高效的组合导航算法，而姿态信息由于水下无法直接获取，因而难以获得高精度、高可靠的估计结果，从而影响中小型AUV自主航行安全。基于此，本项目拟从模型建立、姿态算法和滤波设计等方面，深入研究中小型AUV水下自主式组合导航姿态估计理论与方法。充分考虑中小型AUV水下运动、器件和环境等特点，以高可靠性的多模态多源组合导航模型建立为基础，结合具有全面抗干扰能力的动态滤波算法设计研究，构建高精度、高可靠性、高效的中小型AUV水下自主式姿态估计算法，从而满足中小型AUV水下自主式组合导航长航时、隐蔽性、安全航行的要求，进一步丰富和完善水下导航理论体系。研究思路具有一定创新性和工程实践价值，研究成果可应用于目前中小型AUV研制等领域。

高精度、高可靠性的导航技术是实现中小型AUV遂行任务能力的重要保证，也是其主要的技术难点和关键性技术。姿态信息由于水下无法直接获取，因而难以直接估计，从而无法有效保障姿态精度。基于此，本项目开展了中小型AUV水下自主式组合导航姿态估计理论与方法的研究，重点从姿态估计模型的构建与分析、水下自主式组合导航姿态估计和抗干扰动态滤波算法三个方面开展工作，取得了较好的研究成果。.姿态估计模型的构建与分析研究是课题的基础性研究工作。姿态估计模型主要是指惯性基组合导航模型研究：.（1）惯性基组合导航模型体系.将基于基本模型的惯性基组合导航模型和滤波进行了比较分析，通过仿真和实测实验，得到模型的适用性结果。.（2）基于Gibbs参数的非线性误差模型统一式.将误差模型从传统欧拉角和四元数推广到罗德里格斯参数，构建了基于Gibbs参数的非线性误差模型统一式。同时对基于误差模型框架的惯性基组合导航模型和滤波进行了比较分析研究。.水下自主式组合导航姿态估计研究是本项目的核心工作。重点开展了基于四元数的改进姿态估计算法研究和优化坐标系下的姿态估计算法研究：.（1）基于四元数的改进姿态估计算法研究.主要涉及到降低计算量的研究和改进的研究，提高了基于四元数姿态估计算法的理论完备性和适用性。.（2）优化坐标系下的姿态估计算法研究.通过导航坐标系的投影归一化，将器件误差、速度等均投影到一个统一坐标下，提高算法的理论精度。.抗干扰动态滤波算法研究是面向实际水下组合应用中无法回避的关键研究内容。重点开展了基于高斯回归过程的抗干扰滤波研究：.（1）辅助信号源短时失效抗干扰滤波研究.采用高斯过程回归学习训练辅助信息源，在信息源短时失效时，可以有效作为辅助手段进行组合滤波，从而挺高了AUV水下自主性和抗干扰性。.（2）基于PSO的姿态估计算法研究及应用.通过滑块窗函数改造高斯过程回归算法，提高算法的在线估计能力及实时性，并将该算法应用于USQUE算法中，更具有实用性。