[发明专利]一种针对组合导航中DVL失效的混合处理方法

说明书

本发明公开了一种针对组合导航中DVL失效的混合处理方法，当DVL有效时，采集SINS解算信息和DVL量测信息构成数据表，利用偏最小二乘回归建立线性预测模型，再将DVL量测信息和偏最小二乘回归模型预测所得结果相减得到残余部分，并将其作为训练目标，利用支持向量回归训练得到相应的预测模型；当DVL失效时，利用所建立的偏最小二乘回归模型和支持向量回归模型分别预测DVL量测线性部分和残余部分，并将两者之和作为所预测的DVL量测信息，从而保证DVL间歇失效情况下，SINS/DVL组合导航结果的可靠性。本发明利用偏最小二乘回归和支持向量回归进行建模，并采用双模型混合预测，有效提高了预测结果的准确性。

技术领域

本发明涉及组合导航领域，具体涉及一种适用于处理组合导航中多普勒测速仪(Doppler Velocity Log,DVL)间歇性失效的方法。

背景技术

捷联惯性导航系统(Strapdown Inertial Navigation System,SINS)以其可靠性高、隐蔽性好的优势被广泛采用。但由于陀螺和加速度计存在的固有误差，SINS解算结果误差会随时间而积累，因此引入辅助导航系统构成组合导航很有必要。针对水面无人艇(Unmanned Surface Vehicle,USV)、自主水下潜器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)等航行器，引入多普勒测速仪(Doppler Velocity Log,DVL)构成SINS/DVL组合导航是一种常用的导航方式。

DVL利用反射回声波的多普勒频移测得水面或水下航行器相对水底的绝对速度或者相对水流的速度。由于水底环境的未知性和多变性，当水底地形发生剧烈变化或水底存在淤泥类等吸波性强的物质时，DVL声波无法返回，从而无法获得航速信息。针对这类DVL间歇性失效的情况，有必要研究一种处理方法，使得SINS/DVL组合导航系统的导航精度在DVL失效一定时间内仍然满足航行器的需求。

目前已有的组合导航系统传感器失效处理方法，多采用单一的预测模型来估计失效时刻传感器应有的量测信息或直接估计导航误差。由于模型误差的存在，单一预测模型估计结果的精度易随传感器失效时间的增长而下降。

基于此，研究一种针对SINS/DVL组合导航系统中DVL失效的混合处理方法，使得处理后的导航系统抗DVL失效时间有所延长是很有意义的。

发明内容

技术问题：本发明提出一种针对组合导航中DVL失效的混合处理方法，该方法可提高DVL失效时SINS/DVL组合导航系统的导航准确性，并有效延长导航系统抗DVL失效时长。

技术方案：本发明的一种针对组合导航中DVL失效的混合处理方法，包括以下步骤：

a、在DVL有效时，首先观测SINS解算信息和DVL量测信息，构成数据表，利用偏最小二乘回归建立偏最小二乘回归模型，用所述偏最小二乘回归模型进行预测，然后将所述DVL量测信息和所述偏最小二乘回归模型的预测结果相减，将得到的残余部分作为训练目标，利用支持向量回归训练得到相应的支持向量回归模型；

b、当DVL失效时，利用所述步骤a中建立的偏最小二乘回归模型和支持向量回归模型分别预测DVL量测线性部分和残余部分，并将两者之和作为所预测的DVL量测信息，最后将预测结果用于和SINS解算所得进行信息融合，以实现DVL间歇性失效下的SINS/DVL组合导航。

进一步的，本发明方法中，步骤a中数据表的建立过程为：

当DVL有效时，对SINS解算信息和DVL量测信息进行观测，得到N个样本点，构成数据表，所述数据表包括自变量数据表和因变量数据表；

所述自变量数据表为：

所述因变量数据表为