控制与决策

作者：黄浩乾,吕奥奇,王迪,张昱曈

单位：河海大学 人工智能与自动化学院,江苏 常州 213000,,河海大学 人工智能与自动化学院,江苏 常州 213000,,河海大学 人工智能与自动化学院,江苏 常州 213000,,河海大学 人工智能与自动化学院,江苏 常州 213000,

关键词：统计相似度量测;量测丢失;非高斯噪声;不动点迭代;水下自主定位;贝叶斯推断

基金：江苏省自然科学基金项目(BK20221500)；中央高校基本科研业务费专项资金项目(B230201056)；2023年河海大学优秀学术硕士学位论文培育项目；国家自然科学基金项目(61703098,62303157)；江苏省卓越博士后计划项目(2023ZB042).

复杂的水下环境通常会引起信号传播延迟或带来量测野值,从而产生量测丢失和非高斯噪声问题,导致水下自主定位的精度降低.为了解决这些问题,提出一种基于贝叶斯推断和统计相似度量测的水下自主定位方法.首先,该定位方法使用最大后验估计方法来判断量测丢失是否发生.如果接收到此刻的量测信息,则采用不动点迭代方法最大化统计相似度量测的下界,以逼近真实的噪声协方差矩阵,从而获得更准确的状态估计和误差协方差矩阵;如果没有接收到量测信息,则只输出一步预测的状态估计和误差协方差矩阵,以提高该方法的鲁棒性.仿真和海试实验验证结果表明,所提出的水下自主定位方法相较于其他的定位方法具有更高的定位精度和更好的鲁棒性.

来源：2025年第1期

《控制与决策》期刊编辑部

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