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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。本发明引入期望最大化算法，构建基于扩展卡尔曼滤波和多波束测深声呐的水下地形匹配导航模型，得到噪声误差参数的更新方程。本发明通过扩展卡尔曼前向滤波‑后向平滑的顺序过程，结合随时间序列更新的测量数据，获取状态均值、自协方差和交叉协方差的条件期望，通过最大化似然函数得到状态噪声和测量噪声参数估计的迭代公式，通过执行期望最大化算法迭代实现参数估计收敛。本发明以时间序列推进估计进程，具有收敛性保证，且能够准确估计噪声参数，有效提高扩展卡尔曼滤波算法的性能，结合测深数据实现水下高精度定位导航。
主权项：1.一种基于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：通过扩展卡尔曼滤波器从初始时刻开始向前推进到当前时刻，获取后验状态均值向量和协方差向量Vt；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时刻反向递归估计到初始时刻，获取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；步骤4：更新状态噪声参数qt和测量噪声参数rt；步骤5：在当前t时刻，重复步骤2至步骤4直至状态噪声参数qt和测量噪声参数rt收敛，或达到指定的最大迭代次数；步骤6：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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