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基于IMM算法的多AUV协同定位水声传播延迟处理方法

陈世杰 刘锡祥 黄永江 章彩霞 陶育杰 童金武

陈世杰, 刘锡祥, 黄永江, 等. 基于IMM算法的多AUV协同定位水声传播延迟处理方法[J]. 水下无人系统学报, 2023, 31(2): 259-268 doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.202204011
引用本文: 陈世杰, 刘锡祥, 黄永江, 等. 基于IMM算法的多AUV协同定位水声传播延迟处理方法[J]. 水下无人系统学报, 2023, 31(2): 259-268 doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.202204011
CHEN Shijie, LIU Xixiang, HUANG Yongjiang, ZHANG Caixia, TAO Yujie, TONG Jinwu. Treatment Method for Multi-AUV Cooperative Positioning Underwater Acoustic Propagation Delay Based on IMM Algorithm[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems, 2023, 31(2): 259-268, 277. doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.202204011
Citation: CHEN Shijie, LIU Xixiang, HUANG Yongjiang, ZHANG Caixia, TAO Yujie, TONG Jinwu. Treatment Method for Multi-AUV Cooperative Positioning Underwater Acoustic Propagation Delay Based on IMM Algorithm[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems, 2023, 31(2): 259-268, 277. doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.202204011

基于IMM算法的多AUV协同定位水声传播延迟处理方法

doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.202204011
基金项目: 国家自然科学基金(51979041, 61973079); 南京工程学院人才引进基金(YKJ202043); 东南大学微惯性仪表与先进导航技术教育部重点实验室(B类)开放基金资助项目(SEU-MIAN-202102)
详细信息
    作者简介:

    陈世杰(1998-), 男, 在读硕士, 主要从事导航技术研究

    通讯作者:

    刘锡祥(1976-), 男, 教授, 博士生导师, 主要从事惯性导航、组合导航与信息融合相关技术研究

  • 中图分类号: TJ630.1; TB71.2

Treatment Method for Multi-AUV Cooperative Positioning Underwater Acoustic Propagation Delay Based on IMM Algorithm

  • 摘要: 针对主从式自主水下航行器(AUV)协同定位系统存在的水声探测与通信的延迟问题, 提出一种基于交互式多模型(IMM)算法的时间延迟处理方法。首先建立多AUV系统的协同定位计算模型, 针对系统非线性运动方程与非线性量测, 分析扩展卡尔曼滤波(EKF)协同定位结果因水声信号传播延迟产生的定位误差; 其次阐述常规延迟扩展卡尔曼滤波(DEKF)在处理时间延迟环节中无法实现对机动性目标AUV运动状态的精准跟踪问题; 最终设计IMM-DEKF算法, 选择适当的运动模型作为子滤波器, 利用新息更新模型概率, 精确跟踪主AUV运动状态, 降低从AUV滤波器中对主AUV状态值的估计误差, 实现整体协同系统定位精度的提高。仿真结果验证了所提算法在常规EKF的基础上有效提高了从AUV滤波器对主AUV航迹预测精度, 使得协同定位系统的整体定位精度得到提升。

     

  • 图  1  主从式AUV协同定位方式示意图

    Figure  1.  Diagram of master-slave AUV cooperative positioning method

    图  2  水声传递信号时间示意图

    Figure  2.  Diagram of underwater acoustic transmission signal time

    图  3  IMM算法流程图

    Figure  3.  Flow chart of IMM algorithm

    图  4  多场景各AUV轨迹图

    Figure  4.  Track diagram under multi-scene of each AUV

    图  5  滤波器中主AUV1 RMSE曲线

    Figure  5.  RMSE curves of master AUV1 in the filter

    图  6  滤波器中主AUV2 RMSE曲线

    Figure  6.  RMSE curves of master AUV2 in the filter

    图  7  多场景下从AUV定位距离RMSE曲线

    Figure  7.  RMSE curves of slaver AUV positioning distance in multi-scene

    图  8  DEKF与IMM-DEKF算法下的从AUV距离RMSE曲线对比

    Figure  8.  Comparison of RMSE curves from slaver AUV between DEKF and IMM-DEKF algorithms

    图  9  IMM-DEKF算法下AUV模型概率更新过程

    Figure  9.  Model probability update processes of AUV in IMM-DEKF algorithm

    图  10  DEKF与IMM-DEKF算法下主AUV1航迹预测距离RMSE曲线

    Figure  10.  RMSE curves of track prediction distance from master AUV1 under DEKF and IMM-DEKF algorithms

    图  11  DEKF与IMM-DEKF算法下主AUV2航迹预测距离RMSE曲线

    Figure  11.  RMSE curves of track prediction distance of master AUV2 under DEKF and IMM-DEKF algorithms

    表  1  [1 000 s, 1 500 s]时段滤波状态误差平均值

    Table  1.   Average values of state errors in [1 000 s, 1 500 s]

    AUV[x, y, d]/m
    IMM-DEKFDEKF
    主AUV1[4.27, 6.83, 8.06][7.06, 11.90, 13.85]
    主AUV2[6.83, 4.20, 8.04][11.89, 6.90, 13.75]
    从AUV[5.95, 2.71, 6.58][5.36, 7.50, 9.36]
    下载: 导出CSV

    表  2  [1 500 s, 2 000 s]时段滤波状态误差平均值

    Table  2.   Average values of state errors in [1 500 s, 2 000 s]

    AUV[x, y, d]/m
    IMM-DEKFDEKF
    主AUV1[2.46, 2.28, 3.39][2.16, 1.88, 2.90]
    主AUV2[2.20, 2.32, 3.23][2.08, 2.21, 3.08]
    从AUV[3.52, 2.82, 4.52][3.51, 3.14, 4.75]
    下载: 导出CSV

    表  3  [2 000 s, 2 500 s]时段滤波状态误差平均值

    Table  3.   Average values of state errors in [2 000 s, 2 500 s]

    AUV[x, y, d]/m
    IMM-DEKFDEKF
    主AUV1[4.32, 7.05, 8.27][7.26, 12.23, 14.23]
    主AUV2[6.62, 4.22, 7.86][12.09, 7.20, 14.07]
    从AUV[4.98, 3.78, 6.30][6.39, 7.26, 9.69]
    下载: 导出CSV

    表  4  IMM-DEKF算法下各AUV距离误差下降百分比

    Table  4.   Percentage decrease in distance error of each AUV

    AUV距离误差/%
    [1 000 s, 1 500 s][2 000 s, 2 500 s]
    主AUV141.8141.88
    主AUV241.5344.14
    从AUV29.7034.98
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-04-19
  • 修回日期:  2022-05-15
  • 录用日期:  2022-06-27
  • 网络出版日期:  2023-02-21

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