[发明专利]一种基于RBF神经网络的SINS/DVL组合导航流速补偿方法

说明书

本发明提供一种基于RBF神经网络的SINS/DVL组合导航流速补偿方法，适用于DVL底跟踪失锁条件下SINS/DVL组合导航的流速补偿。该方法拓展应用DVL在ADCP模式下输出的对地和对流速度，建立流速量测单元与SINS/DVL组合导航系统并行工作。在此基础上，设计RBF神经网络嵌入SINS/DVL组合导航系统进行流速补偿：当DVL正常工作时，可同时输出对地和对流速度，对地速度一方面用于组合导航，另一方面结合对流速度训练RBF神经网络，利用RBF神经网络逼近对地和对流速度的关系函数；当DVL底跟踪失锁时，利用RBF神经网络作为速度预测器，以DVL输出的对流速度为输入，预测对地速度辅助SINS进行组合导航，实现流速补偿。

技术领域

本发明属于水下导航技术领域，涉及一种基于RBF神经网络的SINS/DVL组合导航流速补偿方法。

背景技术

目前，水下导航多采用组合导航技术。在各种组合导航系统中，捷联惯性导航系统(Strapdown Inertial Navigation System,SINS)/多普勒计程仪(Doppler VelocityLog,DVL)组合导航系统结构简单，无需绘制先验地图或布设外部辅助基站，具有隐蔽性和完全自主性，在水下航行器上得到了广泛应用。在SINS/DVL组合导航中，DVL输出的高精度速度参数被用于抑制SINS的误差积累。然而，DVL量程有限，在中层海域工作时可能出现底跟踪失锁的情况。在这种情况下，DVL输出的不是航行器的对地速度(相对水底的速度)，而是对流速度(相对水流的速度)，如果该速度被直接用于导航，流速会引入定位误差。因此，研究SINS/DVL组合导航中的流速补偿方法具有重要意义。

专利文献(公开号：CN110274591A)：深潜载人潜水器ADCP辅助SINS导航方法利用航行器下潜前由卫星导航定位系统获取的对地速度，结合多普勒流速剖面仪(AcousticDoppler Current Profiler,ADCP)测量的对流速度，推导多个深度单元内的流速和航行器对地速度，实现航行器下潜过程中的流速补偿。进一步，专利文献(申请号：CN202011599375.6)：一种深潜长航潜水器SINS/DVL洋流速度估计方法考虑了下潜过程中速度初值误差引入的误差积累问题，利用近海底时ADCP量测的对地速度，修正各深度单元流速和航行器对地速度。以上专利文献中所提出的方法适用于航行器下潜过程中的流速补偿。目前，航行器行进过程中的流速补偿一般通过流速估计实现，流速估计通常将流速参数扩展为组合导航系统的状态变量，这可能导致其他关键导航状态可观测性下降，进而影响导航精度。此外，多数流速估计方法假设流速不变，该约束条件在复杂海洋环境中可能失效，特别是在长航时导航中。

发明内容

针对以上需求和问题，本发明利用径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络优越的非线性函数逼近能力，提供一种基于RBF神经网络的SINS/DVL组合导航流速补偿方法，为长航时SINS/DVL组合导航中的流速补偿提供一种新的解决方案。本发明采用以下技术方案：

一种基于RBF神经网络的SINS/DVL组合导航流速补偿方法，结合附图1，介绍具体步骤如下：

步骤1：拓展应用DVL在ADCP模式下输出的对地和对流速度，建立流速量测单元与SINS/DVL组合导航系统并行工作；

在导航应用中，DVL向水底发射四条波束的声信号，通过四条波束的多普勒频移计算航行器载体坐标系(b系，轴向右前上)内的三维对地速度。DVL一般集成有ADCP模式，在该模式下其输出同时包含对地速度和对流速度，通过两个速度的差值可以获取流速，ADCP模式多用于水流测绘。DVL在在ADCP模式下输出波束量测，定义DVL输出的沿四条波束方向的对地速度为对流速度为则流速矢量为：

式中，和分别为沿DVL四条波束方向相对于水底和水流的速度分量，Di i＝1,2,3,4为波束序号；e表示地球坐标系，与地球固联；w表示水流坐标系，与水流固联并随其运动。