联邦卡尔曼滤波提升水下航行器组合导航精度

本文主要探讨了联邦卡尔曼滤波在2010年应用于水下航行器组合导航系统中的具体实践与改进。水下航行器在现代战争中的重要性使其对导航系统的精确度有着极高的需求，然而受限于水下环境的复杂性，如信号衰减和设备的体积、重量限制，实现高精度导航是一项挑战。 文章首先介绍了背景，指出传统的非自主导航方式如基于无线电的导航在水下受限明显，而自主式导航则依赖于AUV携带的传感器，如捷联式惯性导航系统（SINS）和地形匹配技术。作者针对这些技术，设计了一种以SINS为基础，结合地形匹配和多普勒计程仪构成的组合导航系统。通过建立各个子导航系统的误差模型，联邦卡尔曼滤波技术被引入，用于整合这些子系统的信息，从而提高整体导航系统的精度和可靠性。 联邦卡尔曼滤波是一种优化的信息融合算法，它能够在存在不确定性和噪声的环境中，有效地估计系统的状态，并结合多个传感器的数据，降低噪声影响，增强系统鲁棒性。在这个过程中，作者构建了水下组合导航系统的观测方程，并通过计算机仿真验证了这一方法的有效性。仿真结果显示，采用联邦卡尔曼滤波显著提升了水下航行器的定位精度和稳定性，满足了高精度和高可靠性的军事应用需求。 本文的关键点在于将捷联式惯性导航系统、地形匹配技术以及多普勒计程仪的优势相结合，通过联邦卡尔曼滤波技术实现了导航信息的高效融合，对于提高水下航行器的导航性能具有重要意义。研究结果对于推动水下航行器技术的发展，特别是在军事领域，具有实用价值和理论参考价值。此外，作者还强调了这项工作的资金支持（南京信息工程大学科研基金），以及作者王其博士作为主要研究者的专业背景，这表明了学术界的持续关注和投入。 这篇文章深入探讨了联邦卡尔曼滤波在水下航行器组合导航系统中的应用策略和技术优势，展示了如何通过集成多种传感器信息，克服水下环境挑战，以提升AUV的导航性能，为相关领域的工程实践提供了有价值的技术参考。