基于移动长基线和误差修正算法的多UUV协同导航

在移动长基线(MLBL) 定位结构中, 虽可利用基于水声传播延迟(TOF) 原理获取的量测信息和贝叶斯滤波 器(如扩展卡尔曼滤波(EKF)) 提高低自定位能力无人水下航行器(UUV) 的定位精度, 但较高的测量误差会降低这种 提高的幅度. 根据水声通信的特点提出了一种相关性假设并构建了误差修正算法(ECA), 在设定条件下利用误差间 的相关性减小量测误差, 从而实现量测的粗估计. 仿真结果表明, 先粗估计量测值再结合贝叶斯滤波器, 可显著提高 配备低精度自定位传感器的UUV的定位精度.