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申请/专利权人：山东浪潮科学研究院有限公司

摘要：一种水下无人航行器浮出水面检测方法，通过采用FPGA采集分布在水下无人航行器不同位置的多个温盐深传感器、红外传感器、氧含量传感器、六轴陀螺仪加速度传感器的压力、光线、温度、盐度、运动、姿态等数据，对数据进行分类分析并通过卡尔曼滤波等算法进行数据融合与最优估计，估算出当前出水状态并不断更新估算结果，直到得到最优估算结果并检测确定是否浮出水面。采用卡尔曼滤波算法进行最优估计，结果可靠性较高采用大量传感器观测结果数据进行检测，消除因海面状况复杂导致的偶然误差。结构简单，实现容易，算法较简单，适合FPGA的并行处理结构及底层设计的特点，且运行速度较快。

主权项：1.一种水下无人航行器浮出水面检测方法，水下无人航行器中安装有温盐深传感器、红外传感器、氧含量传感器、六轴陀螺仪加速度传感器以及用于采集各个传感器数据的FPGA处理器，其特征在于，包括如下步骤：a当水下无人航行器上浮至离海面10米距离时，温盐深传感器测量深度值为d1；b无人航行器在t1时刻内上浮至离海面小于1米时，温盐深传感器测量深度值为d2，通过公式x1＝10-at12计算无人航行器的位置估计值x1，式中a为无人航行器在t1时刻内上浮时的加速度；c通过公式计算位置估计值x1的概率分布x1′，式中N为正态分布，为位置方差，利用表示无人航行器的速度概率分布，v1为加速度a积分解算出的速度，为六轴陀螺仪加速度传感器的噪声方差；d在t1时刻后的t2时刻，通过公式计算位置估计值x1概率分布x2′，式中a＝x1-v1，通过公式计算温盐深传感器测量的t2时刻的深度值h2的正态分布h2′，式中为温盐深传感器中的深度传感器噪声误差方差；e跟卡尔曼滤波算法利用公式计算最优估计的概率分布b2；f采用概率分布x2′和正态分布h2′的方差作为对数据的可相信权重，利用公式对概率分布b2进行加权处理得到无人航行器当前位置的最优估计的概率分布c2′g根据公式计算得到无人航行器当前位置的最优估计值c2；h以最优估计值c2作为当前位置，以nms为采样时间间隔，重复执行步骤d至步骤g对接下来的若干时刻进行迭代运算得到若干位置预测的最优估计值，根据六轴陀螺仪加速度传感器和温盐深传感器测得的Z轴位置与若干位置预测的最优估计值进行加权求和得到综合位置预测值dn；i当根据公式fn＝p×dn+q1×k+q2×k+q3×k+q4×k计算fn，式中p＝1-q1-q2-q3-q4，q1为红外传感器的权重，q2为氧含量传感器的权重，q3为温盐深传感器中的温度传感器的权重，q4为温盐深传感器中的盐度传感器的权重，k为常数，k≤10cm；j当-0.001≤fn＜0时判定为无人航行器已浮出水面。

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