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申请/专利权人：哈尔滨工程大学
摘要：本发明属于水下导航技术领域，具体涉及一种基于非迭代期望最大化的扩展卡尔曼滤波水下地形匹配导航方法、程序、设备及存储介质。本发明引入了非迭代期望最大化方法，结合参考导航结果和地形测深数据，基于扩展卡尔曼滤波的水下地形匹配导航模型，给出噪声参数的更新方程，包括状态噪声和测量噪声，通过扩展卡尔曼滤波‑平滑执行EM参数估计，采用EM的非迭代近似并结合固定滞后方案和缩减计算量。本发明通过降低噪声参数的影响来提高估计性能，在误差环境中具备优于传统方法的鲁棒性。本发明以时间序列推进估计进程，具有收敛性保证，在准确估计噪声参数，实现水下高精度定位导航的同时，保持更低的计算成本，能够适用于实时水下导航系统。
主权项：1.一种基于非迭代期望最大化的扩展卡尔曼滤波水下地形匹配导航方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：AUV执行任务，获取当前t时刻AUV的位置信息xt和水下地形测量数据yt；步骤2：采用固定滞后方案，将扩展卡尔曼滤波和平滑限制在一个预先建立的测量间隔N内进行，通过扩展卡尔曼滤波器从t＝t-N+1开始向前推进到当前t时刻，获取后验状态均值向量和协方差向量Vt；若t＜N+1，则从t＝2开始向前推进到当前t时刻；步骤3：将后验状态均值向量和协方差向量Vt输入到扩展卡尔曼平滑器中，采用后向平滑从当前t时刻反向递归估计到t＝t-N+1时刻，获取时序k∈[t-N+1,t]对应的后验状态均值条件期望自协方差的条件期望Pk和交叉协方差的条件期望Pk,k-1；若t＜N+1，则从当前t时刻反向递归估计到t＝2时刻；步骤4：更新状态噪声参数qt和测量噪声参数rt；步骤5：若已经达到AUV工作最大时长T，则结束AUV的水下地形匹配导航，否则，令t＝t+1，返回步骤1。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工程大学 一种基于非迭代期望最大化的扩展卡尔曼滤波水下地形匹配导航方法、程序、设备及存储介质
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