[发明专利]一种水声通信-MEMS传感器协同导航定位方法及系统

说明书

本发明涉及一种水声通信‑MEMS传感器协同导航定位方法及系统。该方法包括：获取水声通信单向测距数据；将所述水声通信单向测距数据采用基于决策反馈降噪自编码算法，得到导航定位非几何解析模型；通过MEMS传感器获取低精度导航定位信息；获取水声通信单向测距的信任因子和MEMS传感器导航的信任因子；将所述导航定位非几何解析模型、所述低精度导航定位信息和各所述信任因子采用基于卡尔曼滤波的自适应融合算法进行融合，得到多源融合信息；根据所述多源融合信息，确定水声通信‑MEMS传感器协同导航定位信息。本发明能够提高导航定位精准度。

技术领域

本发明涉及导航定位领域，特别是涉及一种水声通信-MEMS传感器协同导航定位方法及系统。

背景技术

水声通信单向测距辅助导航定位包含两部分：水声通信单向测距信息和惯性导航信息。现有的高精度捷联惯导系统具有较大的尺寸、高昂的价格、数十瓦的功耗，制约了其在深远海长航程AUV、Glider上的应用。微型化、低成本的MEMS传感器正在快速发展，正好契合了深远海水下航行器低成本、长航时、集群化的发展方向。

MEMS传感器惯性测量单元(IMU)通常包含三个正交加速度计、陀螺和磁力计，分别用于测量线性加速度、角速度和磁场强度。因此，IMU可以作为一个姿态传感器来确定水下航行器的姿态，同时作为一个导航传感器来对线性加速度积分获水下航行器取速度和位置。然而，与光纤陀螺为代表的高端惯性导航系统相比，MEMS传感器的主要缺点是噪声较大、精度较低，线性加速度的双积分可能使得位置误差随时间发生严重漂移。

此外，与现有的水声定位方法不同，水声通信单向测距只能提供一个距离测量，而不是一个绝对的位置，即水声通信单向测距辅助导航定位属于欠约束问题。水声通信信号不可避免地受到海洋环境噪声、强干扰源等影响，以及在快速上浮、下潜时多普勒效应带来测距过量误差。

发明内容

本发明的目的是提供一种水声通信-MEMS传感器协同导航定位方法及系统，能够提高导航定位精准度。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种水声通信-MEMS传感器协同导航定位方法，包括：

获取水声通信单向测距数据；

将所述水声通信单向测距数据采用基于决策反馈降噪自编码算法，得到导航定位非几何解析模型；

通过MEMS传感器获取低精度导航定位信息；

获取水声通信单向测距的信任因子和MEMS传感器导航的信任因子；

将所述导航定位非几何解析模型、所述低精度导航定位信息和各所述信任因子采用基于卡尔曼滤波的自适应融合算法进行融合，得到多源融合信息；

根据所述多源融合信息，确定水声通信-MEMS传感器协同导航定位信息。

可选的，所述将所述水声通信单向测距数据采用基于决策反馈降噪自编码算法，得到导航定位非几何解析模型，具体包括：

将所述水声通信单向测距数据采用基于决策反馈降噪自编码算法进行编码、解码和决策反馈处理，得到导航定位非几何解析模型：

其中，是水声通信单向测距数据，f(·)是决策反馈降噪自编码网络中降噪编码层网络，ω_1i是该网络层中第i神经元节点的计算权值，b₁是降噪编码层神经元加权和的偏置，t(y)是降噪编码后隐层输出变量；g(·)是决策反馈降噪自编码网络中解码层网络，ω_2j是该网络层中第j神经元节点的计算权值，b₂是降噪编码层神经元加权和的偏置，是经过降噪自编码之后的恢复数据。

可选的，所述获取水声通信单向测距的信任因子和MEMS传感器导航的信任因子，具体包括：