CN114136323A - 基于运动补偿下tdoa量测的auv协同导航方法 - Google Patents

基于运动补偿下tdoa量测的auv协同导航方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及基于运动补偿下TDOA量测的AUV协同导航方法，能够在无精确时钟同步的条件下，以从AUV的时钟***为基准，测量任意两个主AUV到从AUV水声信号到达时刻的时间差并根据水下声速计算距离差，并考虑从AUV运动的影响，根据从AUV的实测运动状态补偿由于载体运动对距离差引入的误差，以此建立协同导航基于载体运动补偿下的TDOA量测模型，最后根据从AUV传感器误差模型或者运动学模型建立协同导航状态方程，两者共同构成协同导航的非线性滤波模型。

Description

基于运动补偿下TDOA量测的AUV协同导航方法
技术领域
本发明属于水下航行器协同导航技术领域，尤其是基于运动补偿下TDOA量测的AUV协同导航方法。
背景技术
随着人类对海洋探索和开发越来越深入，以及未来对无人化作战的需求，单兵作业和作战逐渐无法适应未来海洋开发和海战的需求，因此集群AUV协同作业和作战越来越引起人们的重视。为了给集群AUV精确制导提供准确的位置保障，精准的协同导航技术是前提条件。当集群AUV出现时钟不同步时，如果时钟误差超过一定量级，会使得基于同步测距的协同导航量测误差急剧提升甚至无效，而本文所提的基于运动补偿下TDOA量测的AUV协同导航方法可以有效解决集群AUV之间时钟不同步的问题。
水声测距的同步信标模式需要控制时钟同步在一定误差范围内，当集群AUV之间出现较大时钟偏差时，会导致水声时延数据产生较大误差，此时直接利用水声时延和水下声速将无法准确得到精确的距离信息。对于时钟不同步的解决办法，现有的方案为水声测距采用双程应答模式，从AUV发出应答请求，主AUV接收到应答信号后回发声信号，由于受双向水声通信链路高时延、通信链路不稳定以及载体隐蔽性因素的影响，采取主动发声的应答模式往往无法获得预期效果，而采取基于同步信标模式的被动接收模式在各AUV之间时钟偏差较大的情况下，将会出现较大的距离测量误差。由于水下声速相比陆地无线电的速度小了5个数量级，所以水下TDOA量测无法忽略载体运动的影响，需补偿由于从AUV运动而引入距离差计算的误差。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出基于运动补偿下TDOA量测的AUV协同导航方法，利用从AUV作为同一时间基准，以从AUV接收到任意两个主AUV水声信号的时差作为量测，并补偿由于从AUV运动而引入的距离差计算的误差，该方法可以很好解决时钟不同步的问题。
本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：
基于运动补偿下TDOA量测的AUV协同导航方法，包括以下步骤：
步骤1、从AUV采集来自多个主AUV的水声信号并标以时间戳，同时解码各个主AUV的位置信息；
步骤2、将从AUV最先收到声信号的时刻作为基准，同时将最先收到声信号的主AUV设定为主AUV1，分别计算声信号从其它主AUV到达从AUV的时刻与声信号从主AUV1到达从AUV时刻的时间差；根据声速和时间差，得到主AUV1到从AUV之间的距离与其它主AUV到从AUV之间距离的差值；
步骤3、考虑从AUV在此过程中由于自身运动而引入的距离差计算的误差，对距离差计算进行补偿，并将补偿后的距离差作为建立从AUV协同导航非线性滤波模型的量测方程；
步骤4、根据AUV的传感器误差模型或者运动学模型建立状态方程，并结合步骤3中的量测方程建立基于时差量测的协同导航非线性滤波模型；
步骤5、根据步骤4得到的滤波模型选择任意一种非线性滤波算法对对下一时刻位置进行估计滤波，得到协同导航估计结果。
而且，所述步骤1的具体实现方法为：各个主AUV向外发射声信号，并广播自身位置信息，从AUV接收到各个主AUV的声信号后，解码获得各个主AUV的位置信息以及声信号到达时刻的时间戳
Figure BDA0003380076950000021
其中k为时间序列，m表示主AUV。
而且，所述步骤3的具体实现方法为：在
Figure BDA0003380076950000022
与
Figure BDA0003380076950000023
期间从AUV的运动近似为直线航行，得到
Figure BDA0003380076950000024
和
Figure BDA0003380076950000025
夹角的余弦：
Figure BDA0003380076950000026
其中，
Figure BDA0003380076950000027
为从AUV和主AUV1的方向向量，由主AUV1的位置和当前从AUV的预测位置计算得到，
Figure BDA0003380076950000028
为
Figure BDA0003380076950000029
与
Figure BDA00033800769500000210
期间从AUV的运动方向向量，c为水下声速；
补偿的距离差的误差大小为
Figure BDA00033800769500000211
补偿后的距离差大小为
Figure BDA00033800769500000212
而且，所述步骤4中建立的状态方程和量测方程为：
Figure BDA00033800769500000213
其中，m表示主AUV，s表示从AUV，
Figure BDA00033800769500000214
为
Figure BDA00033800769500000215
时刻第i个从AUV的位置状态，
Figure BDA00033800769500000216
为tk时刻第i个从AUV的位置状态，通过从AUV传感器误差模型或者运动学模型建立，
Figure BDA00033800769500000217
为过程噪声序列，
Figure BDA00033800769500000218
为量测噪声序列，ΔL为补偿后的距离差，针对上述的状态方程和量测方程采用非线性滤波的方法对从AUV的状态进行估计，从而得到tk+1时刻从AUV状态的估计结果
Figure BDA00033800769500000219
本发明的优点和积极效果是：
本发明能够在无精确时钟同步的条件下，以从AUV的时钟***为基准，测量任意两个主AUV到从AUV水声信号到达时刻的时间差并根据水下声速计算距离差，并考虑从AUV运动的影响，根据从AUV的实测运动状态补偿由于载体运动对距离差引入的误差，以此建立协同导航基于载体运动补偿下的TDOA量测模型，最后根据从AUV传感器误差模型或者运动学模型建立协同导航状态方程，两者共同构成协同导航的非线性滤波模型。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为本发明的原理图；
图3为本发明距离差补偿原理图：
图4为本发明和传统方式下基于同步信标模式下的协同导航定位误差对比图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明做进一步详述。
基于运动补偿下TDOA量测的AUV协同导航方法，如图1和图2所示，包括以下步骤：
步骤1、协同导航初始阶段，集群AUV时钟同步。
本步骤中，在协同导航的初始阶段，对所有AUV的本地时钟是否严格同步不做要求，即所有AUV本地时钟同步和非同步的基于运动补偿下TDOA量测的协同导航均属于本专利的保护范围，因为本地时钟是否同步对本专利所提方案的协同导航定位精度没有影响。
步骤2、集群AUV群体中，从AUV和各个主AUV之间正常通信，以从AUV自身时钟***为基准，从AUV采集来自多个主AUV的水声信号并标以时间戳，同时解码各个主AUV的位置信息。
各个主AUV向外发射声信号，并广播自身位置信息，从AUV接收到各个主AUV的声信号后，解码获得各个主AUV的位置信息以及声信号到达时刻的时间戳
Figure BDA0003380076950000031
其中k为时间序列，m为主AUV。
步骤2、将从AUV最先收到声信号的时刻作为基准，同时将最先收到声信号的主AUV设定为主AUV1，分别计算声信号从其它主AUV到达从AUV的时刻与声信号从主AUV1到达从AUV时刻的时间差；根据声速和时间差，得到主AUV1到从AUV之间的距离与其它主AUV到从AUV之间距离的差值。
本步骤的具体实现方法为：将从AUV最先收到主AUV发来声信号的时刻作为基准同时将最先收到声信号的主AUV设定为主AUV1，分别计算从AUV接收到其它主AUV声信号到达时刻与声信号从主AUV1到从AUV到达时刻的差值：
Figure BDA0003380076950000032
根据声速c和步骤2中的时间差，得到主AUV1到从AUV之间的距离与其它主AUV到从AUV之间距离的差值，即
Figure BDA0003380076950000033
步骤4、考虑从AUV在此过程中由于自身运动而引入的距离差计算的误差，对距离差计算进行补偿，并将补偿后的距离差作为建立从AUV协同导航非线性滤波模型的量测方程。
如图3所示，计算从AUV到任意两个主AUV之间的距离差时，需要补偿由于从AUV运动而引入的距离差计算的误差。从AUV接收到距离较近的主AUV1水声信号的时刻为
Figure BDA0003380076950000034
且从AUV和主AUV1的方向向量
Figure BDA0003380076950000035
可由主AUV1的位置和当前从AUV的预测位置计算得到。而接收到距离较远的主AUV2的水声信号时刻为
Figure BDA0003380076950000036
且假设在
Figure BDA0003380076950000037
与
Figure BDA0003380076950000038
期间从AUV的运动近似为直线航行，从AUV的运动方向向量
Figure BDA0003380076950000041
并可由从AUV携带的惯性导航设备或者其他导航设备计算得到，那么
Figure BDA0003380076950000042
和
Figure BDA0003380076950000043
夹角的余弦表示为：
Figure BDA0003380076950000044
补偿的距离差的误差大小为
Figure BDA0003380076950000045
补偿后的距离差大小为
Figure BDA0003380076950000046
即
Figure BDA0003380076950000047
步骤5、根据AUV的传感器误差模型或者运动学模型建立状态方程，结合量测方程建立基于时差量测的协同导航非线性滤波模型。
采用扩展卡尔曼滤波的协同导航算法，将量测方程线性化，得到：
Figure BDA0003380076950000048
其中，s表示从AUV，
Figure BDA0003380076950000049
为tk+1时刻第i个从AUV的位置状态，
Figure BDA00033800769500000410
为tk时刻第i个从AUV的位置状态，通过从AUV传感器误差模型或者运动学模型建立，
Figure BDA00033800769500000411
为过程噪声序列，
Figure BDA00033800769500000412
为量测噪声序列，ΔL为补偿后的距离差，针对上述的状态方程和量测方程采用非线性滤波的方法对从AUV的状态进行估计，从而得到tk+1时刻从AUV状态的估计结果
Figure BDA00033800769500000413
采用扩展卡尔曼滤波的协同导航算法，将量测方程线性化：
Figure BDA00033800769500000414
Figure BDA00033800769500000415
Figure BDA00033800769500000416
即：
Figure BDA00033800769500000417
Figure BDA00033800769500000418
建立协同导航从AUV的状态方程如下，在此以装备DVL和磁罗经为例，若载体装备惯性导航设备，则状态方程则为惯导误差方程。
Figure BDA0003380076950000051
以扩展卡尔曼滤波(EKF)为例，一步状态预测为：
Figure BDA0003380076950000052
一步协方差预测为：
Figure BDA0003380076950000053
求取滤波增益：
Figure BDA0003380076950000054
步骤6、根据步骤5得到的滤波模型选择任意一种非线性滤波算法对对下一时刻位置进行估计滤波，得到协同导航估计结果。
状态更新方程为：
Figure BDA0003380076950000055
设置仿真时间：20s；滤波周期：1s；从AUV初始位置：(1000，100)；时钟漂移：0.1s、0.3s；主AUV数量：6条；仿真结果如图4所示，实线为采用基于同步测距的协同导航方法得到的定位曲线，虚线则采用基于运动补偿下TDOA量测得到的定位曲线，通过仿真结果对比可知，当集群AUV之间存在较大的时钟偏差时，采用本专利的一种基于运动补偿下TDOA量测的协同导航方法可以比基于同步测距的协同导航方法得到更高的定位精度，且时钟偏差大小对于本专利的定位精度没有影响，而时钟偏差程度越大，采用基于同步测距的协同导航方法的定位误差将越大。
需要强调的是，本发明所述的实施例是说明性的，而不是限定性的，因此本发明包括并不限于具体实施方式中所述的实施例，凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方式，同样属于本发明保护的范围。

Claims (4)

1.基于运动补偿下TDOA量测的AUV协同导航方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1、从AUV采集来自多个主AUV的水声信号并标以时间戳，同时解码各个主AUV的位置信息；
步骤2、将从AUV最先收到声信号的时刻作为基准，同时将最先收到声信号的主AUV设定为主AUV1，分别计算声信号从其它主AUV到达从AUV的时刻与声信号从主AUV1到达从AUV时刻的时间差；根据声速和时间差，得到主AUV1到从AUV之间的距离与其它主AUV到从AUV之间距离的差值；
步骤3、考虑从AUV在此过程中由于自身运动而引入的距离差计算的误差，对距离差计算进行补偿，并将补偿后的距离差作为建立从AUV协同导航非线性滤波模型的量测方程；
步骤4、根据AUV的传感器误差模型或者运动学模型建立状态方程，并结合步骤3中的量测方程建立基于时差量测的协同导航非线性滤波模型；
步骤5、根据步骤4得到的滤波模型选择任意一种非线性滤波算法对对下一时刻位置进行估计滤波，得到协同导航估计结果。
2.根据权利要求1所述的基于运动补偿下TDOA量测的AUV协同导航方法，其特征在于：所述步骤1的具体实现方法为：各个主AUV向外发射声信号，并广播自身位置信息，从AUV接收到各个主AUV的声信号后，解码获得各个主AUV的位置信息以及声信号到达时刻的时间戳
Figure FDA0003380076940000011
其中k为时间序列，m表示主AUV。
3.根据权利要求1所述的基于运动补偿下TDOA量测的AUV协同导航方法，其特征在于：所述步骤3的具体实现方法为：在
Figure FDA0003380076940000012
与
Figure FDA0003380076940000013
期间从AUV的运动近似为直线航行，得到
Figure FDA0003380076940000014
和
Figure FDA0003380076940000015
夹角的余弦：
Figure FDA0003380076940000016
其中，
Figure FDA0003380076940000017
为从AUV和主AUV1的方向向量，由主AUV1的位置和当前从AUV的预测位置计算得到，
Figure FDA0003380076940000018
为
Figure FDA0003380076940000019
与
Figure FDA00033800769400000110
期间从AUV的运动方向向量，c为水下声速；
补偿的距离差的误差大小为
Figure FDA00033800769400000111
补偿后的距离差大小为
Figure FDA00033800769400000112
4.根据权利要求1所述的基于运动补偿下TDOA量测的AUV协同导航方法，其特征在于：所述步骤4中建立的状态方程和量测方程为：
Figure FDA00033800769400000113
其中，m表示主AUV，s表示从AUV，
Figure FDA0003380076940000021
为tk+1时刻第i个从AUV的位置状态，
Figure FDA0003380076940000022
为tk时刻第i个从AUV的位置状态，通过从AUV传感器误差模型或者运动学模型建立，
Figure FDA0003380076940000023
为过程噪声序列，
Figure FDA0003380076940000024
为量测噪声序列，ΔL为补偿后的距离差，针对上述的状态方程和量测方程采用非线性滤波的方法对从AUV的状态进行估计，从而得到tk+1时刻从AUV状态的估计结果
Figure FDA0003380076940000025
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