[发明专利]一种适用于多艇导航的保留历史状态的信息滤波算法

说明书

技术领域

本发明属于导航技术领域，涉及一种适用于多艇导航的保留历史状态的信息滤波算法。

背景技术

水面艇是指在水面行驶的水面船艇。随着开发海洋认识的加深，水面艇以其机动性强、成本低等优势成为研究热点。多艇导航利用系统中某些艇的高精度导航信息，通过一定的信息交换，实现艇间导航资源的共享，装备低精度导航设备的艇可以提高自身导航精度。当某些艇由于传感器或环境因素丧失独立导航能力时，协同导航可以在一定程度上恢复这些艇的导航能力。因此研究多水面艇的协同导航具有重要的理论价值和实际意义。

目前，对于多水面艇协同导航技术研究相对较少，但是协同导航技术在多无人平台上的应用并不鲜见。常用的方法是结合具体的导航传感器采用各种改进的卡尔曼滤波方法(KF)进行数据融合。相关文献指出在集中式KF算法中，以各个平台为处理节点，利用KF将各个节点的导航信息融合到某个主节点上，能够大大提高主节点的导航精度，在此基础上，将主节点的高精度信息反馈给各个节点从而提高多平台的整体导航能力。但是它在应用上有其缺陷，在观测更新时要改变所有与观测状态相关的状态的矩参数，使得计算量增大，通信复杂度较大，这将阻碍协同导航在军事领域的应用。通过研究机器人同步定位与建图(SLAM)，发现带滞留状态的信息滤波可以取得比卡尔曼滤波较好的效果，并且滤波状态联合分布矩阵是稀疏的，计算量更优。相关文献借鉴SLAM提出一种将带滞留状态的增广信息滤波应用多运动平台的协同导航分散式设计方法。

发明内容

为了克服现有技术中存在的缺陷，本发明提供了一种适用于多艇导航的保留历史状态的信息滤波算法，将一种带历史状态的信息滤波应用于多艇的协同导航中。该方法将关键历史保留在联合状态的信息矩阵中，利用联合分布信息矩阵的稀疏性以及状态添加和观测更新仅改变与自身状态相关信息来降低运算复杂度。最后通过仿真，既保证了艇的协同定位的估计精度，又验证了该算法性能的优越性。

其技术方案如下：

一种适用于多艇导航的保留历史状态的信息滤波算法，包括以下步骤：

步骤一、建立多水面艇的运动方程，选取艇的纬度、经度和航向角作为状态量，首先建立平面2维坐标系x-y，记k时刻第i条艇状态为为k时刻第i条艇在x轴的坐标，为k时刻第i条艇在y轴的坐标，为k时刻第i条艇的航向角，运动方程可表达为