SINSDVL组合导航系统：智能滤波与鲁棒自适应算法研究

人工智人-家居设计-SINSDVL组合导航系统智能滤波技术研究.pdf 该论文深入探讨了在水下导航环境中，如何通过结合捷联惯导（ strap-down Inertial Navigation System, SINS）和多普勒测速仪（Doppler Velocity Log, DVL）来提高导航精度，尤其是在解决单纯使用SINS时导航误差累积问题上。SINS/DVL组合导航系统是现代导航技术的关键应用，它通过匹配DVL测速信息来校准惯导系统的速度估计，从而减小定位误差。 论文首先介绍了SINS/DVL组合导航的基本理论，包括惯导系统的工作原理，以及DVL的测速机制。作者重点剖析了DVL的主要误差特性，特别是通过模拟一阶马尔可夫过程来建立更为精确的随机干扰模型，进而构建了包含刻度因子误差和随机测量误差的多普pler测速仪误差模型。这一步骤旨在确保导航系统的精度在实际工作中得到最大程度的保障。 接着，论文详细探讨了SINS/DVL组合导航系统的实现方法，通过输出/反馈混合校正策略来改善惯导系统的稳定性。通过理论推导，论文整合了SINS和DVL的误差方程，形成了完整的组合导航系统模型，并通过仿真验证了模型的有效性。 在滤波技术方面，论文引入了Sage-Husa自适应滤波算法，针对其在复杂环境下的收敛问题和自适应性减弱，进行了优化改进。作者证明了这种改进后的算法在噪声统计特性不准确和模型不确定性的情况下表现出良好的鲁棒性，不仅适用于SINS/DVL组合导航，也扩展到了光纤陀螺的降噪应用。 此外，论文还针对传统瓯滤波算法进行了研究和创新。原始的瓯滤波算法虽然能处理未知噪声统计特性，但无法有效利用已知噪声信息。为此，论文提出了一种鲁棒自适应滤波算法，结合了鲁棒性和自适应性，能够更好地平衡噪声处理和信息利用的能力。实验验证表明，这种改进的滤波算法在提升导航精度方面取得了显著效果。 这篇论文围绕SINS/DVL组合导航系统的关键技术，如误差建模、混合校正、自适应滤波等展开深入研究，旨在提升导航系统的精度和鲁棒性，对于家居设计中的自动化和智能化具有重要意义。通过这些技术，人工智能在家居环境中的应用有望变得更加精确和可靠。