通信延迟下的多无人水面舰艇协同定位算法

“考虑通信延迟的多艘无人水面舰艇的协同定位”是研究论文，主要探讨了在多艘无人水面舰艇（USVs）协同定位过程中如何处理通信延迟导致的定位失效问题。作者通过建立非线性的状态和量测方程，并基于可观测性分析，提出了一种称为DEKF（Delay Expanded Kalman Filter）的滤波方法，该方法旨在通过状态估计误差补偿来减少通信延迟对定位精度的影响。 协同定位在无人水面舰艇的应用中至关重要，因为它允许艇群共享信息，提高整体任务执行效率和安全性。然而，由于无线通信的限制，数据传输可能会出现延迟，这可能导致定位数据的不准确，进而影响艇群的协同性能。针对这一问题，论文首先建立了一个基于单领航艇的多艇协同定位模型，该模型包含了非线性状态方程和量测方程，模拟了艇与艇之间通过通信交换位置信息的过程。 接下来，论文对多艇协同定位系统进行了可观测性分析。可观测性是确定一个系统是否可以从其量测数据中唯一恢复其状态的关键性质。通过非线性系统的可观测性判据，论文提出了多艇系统可观测的必要条件，确保了在存在通信延迟的情况下，系统仍能获取足够的信息进行有效的定位。 在系统满足可观测性的前提下，DEKF方法被引入以解决通信延迟问题。DEKF是一种扩展卡尔曼滤波（EKF）的变体，特别设计用于处理系统中的延迟问题。论文提出了一种策略，即先预测量测值，然后根据预测结果补偿状态估计误差，以此减小通信延迟对滤波过程的影响。通过这种方式，DEKF能够更准确地跟踪艇的位置，即使在存在通信延迟的情况下也能保持较高的定位精度。 仿真实验结果证明了DEKF方法的有效性，它能够显著降低由通信延迟引起的定位误差，对于实际的无人水面舰艇协同定位任务具有重要的实用价值。关键词包括：水面无人艇、协同定位、可观测性分析和延时扩展卡尔曼滤波，这些关键词突出了研究的主要内容和技术手段。 这篇论文为解决多艘无人水面舰艇协同定位中的通信延迟问题提供了一个创新的解决方案，DEKF算法有望成为提高艇群协同定位性能的重要工具。在未来的研究中，这一方法可能被进一步优化和应用到更复杂的艇群协同任务中，以应对更严苛的环境和通信挑战。