王奎民，郭占軍

(中國人民解放軍駐錦州地區(qū)軍事代表室，遼寧 錦州 121000)

模型切換抑制振蕩誤差在無人潛艇導(dǎo)航中的應(yīng)用

王奎民，郭占軍

(中國人民解放軍駐錦州地區(qū)軍事代表室，遼寧 錦州 121000)

導(dǎo)航的準(zhǔn)確程度是無人潛艇執(zhí)行任務(wù)的前提條件。由于長時間航行的無人潛艇，特別是有隱蔽性需求的無人潛艇，其導(dǎo)航中存在的舒勒振蕩的問題，會導(dǎo)致無人潛艇導(dǎo)航定位系統(tǒng)的存在定位誤差。為得到精確的導(dǎo)航結(jié)果，必須對振蕩誤差加以抑制。然而，傳統(tǒng)單一的抑制方法中由于輔助信息存在應(yīng)用范圍的限制，不能滿足全航程無人潛艇對于導(dǎo)航精度的需求。因而本文提出了模型切換抑制振蕩誤差的方法。針對不同輔助信息適用的范圍，采用不同的抑制方式，提出了差分外測速度阻尼、相移抑制、GPS輔助相切換的振蕩誤差抑制方法，克服了傳統(tǒng)方法的局限與不足。3種方法在各自的適用范圍內(nèi)都能達(dá)到需要的精度，在長航程的無人潛艇航行過程中達(dá)到了抑制振蕩誤差的目的。仿真實(shí)驗(yàn)說明了這種方法的有效性。模型切換抑制振蕩誤差的方法，可以提高無人潛艇的導(dǎo)航精度。

無人；潛艇；振蕩阻尼；模型切換調(diào)節(jié)；導(dǎo)航；多普勒聲吶；全球定位系統(tǒng)；捷聯(lián)慣導(dǎo)

無人潛艇具有重要的軍事用途和廣泛的商業(yè)用途。在國家海防建設(shè)以及失事飛機(jī)搜尋的方面有著重要的應(yīng)用。精準(zhǔn)的導(dǎo)航方法是無人潛艇完成各項(xiàng)復(fù)雜任務(wù)的前提。對于采用捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)(strapdown inertial navigation system, SINS)或者基于SINS的組合導(dǎo)航系統(tǒng)而言，振蕩誤差對于系統(tǒng)的影響是不可忽略的。振蕩主要包含周期為84.4 min的舒勒振蕩、傅科振蕩以及周期為24 h的地球圓周振蕩。尤其是對于長航時隱蔽性和準(zhǔn)確性要求較高的無人潛艇，這種振蕩誤差是隨著時間積累并且不斷發(fā)散的。

為了抑制這種周期性的振蕩誤差，學(xué)者們主要采用內(nèi)阻尼[1]和外阻尼[2-8]兩種形式。但內(nèi)阻尼在抑制誤差的同時，系統(tǒng)的速度及加速度會對失準(zhǔn)角產(chǎn)生一定的干擾。針對內(nèi)阻尼網(wǎng)絡(luò)的不足，又提出了外測速度阻尼網(wǎng)絡(luò)的抑制方法，但這種方法仍存在局限性，對于振蕩誤差的抑制效果完全取決于外測速度的精度。文獻(xiàn)[2]提出了將3種不同的阻尼反饋到3個循環(huán)中，由于速度阻尼使得系統(tǒng)更加敏感，參數(shù)設(shè)計十分復(fù)雜，并且文章中的算法主要適用于水面艦船，不適用于水下的無人潛艇；文獻(xiàn)[3]將外測速度阻尼的方法改進(jìn)提出了一種混合阻尼的方法，但阻尼算法對振蕩的抑制效果仍依賴外測速度的準(zhǔn)確程度；文獻(xiàn)[4]提出了一種通過預(yù)測時間序列來預(yù)測振蕩趨勢抑制振蕩誤差的方法，該方法的優(yōu)點(diǎn)在于不依賴外部的速度、位置等輔助信息，完全依賴自身對于振蕩的預(yù)測進(jìn)行抑制，應(yīng)用范圍較廣泛，但相對于可以得到準(zhǔn)確速度位置信息的系統(tǒng)，振蕩誤差的抑制效果較差；文獻(xiàn)[5]提出了以外部速度測量作為參考的基于卡爾曼濾波的最優(yōu)阻尼算法，基于最優(yōu)控制的思想，反饋校正了舒勒振蕩和傅科振蕩；文獻(xiàn)[6]是在數(shù)字平臺上實(shí)現(xiàn)阻尼網(wǎng)絡(luò)，在捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)的航姿系統(tǒng)中引入傳統(tǒng)的平臺內(nèi)阻尼，為了較為簡單的保證實(shí)時性，采用了模糊內(nèi)阻尼系統(tǒng)；文獻(xiàn)[7]將慣導(dǎo)系統(tǒng)速度作為參數(shù)引入水平通道控制回路，利用模糊控制器估計系統(tǒng)的實(shí)時速度，設(shè)計了二階阻尼網(wǎng)絡(luò)達(dá)到了抑制誤差的目的；文獻(xiàn)[8]設(shè)計了一種單通道水平網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制系統(tǒng)，以定位誤差的振蕩峰值為自適應(yīng)控制的目標(biāo)函數(shù)，確立了阻尼網(wǎng)絡(luò)的阻尼系數(shù)關(guān)于加速度變化量的優(yōu)化函數(shù)。

由分析可知，目前研究中的抑制振蕩誤差的方法主要為利用外測速度信息對系統(tǒng)進(jìn)行校正，抑制效果主要取決于外測速度的準(zhǔn)確程度，因而準(zhǔn)確的外測速度信息對于基于外測速度阻尼網(wǎng)絡(luò)而言是十分重要的。本文在此想法基礎(chǔ)上針對外測速度不準(zhǔn)確問題加以擴(kuò)展和改進(jìn)，提出了差分多普勒外測速度，有效提高了外測速度的準(zhǔn)確性，同時避免了某一個多普勒系統(tǒng)出現(xiàn)故障而使得系統(tǒng)癱瘓的問題。

同時考慮到各種方法的應(yīng)用局限：多普勒外測速度只有在靠近海底幾十米的范圍內(nèi)才能得到準(zhǔn)確的速度信息；GPS只有在無人潛艇靠近水面十幾米才能獲得信號，但得到的信號十分準(zhǔn)確；基于自身信號移相抑制方法不依賴外部輔助信息，但是由于振蕩誤差相位測量以及移相控制相對于有外部輔助信息的系統(tǒng)，不夠準(zhǔn)確。為了克服以上局限和缺點(diǎn)，充分發(fā)揮各種算法的優(yōu)點(diǎn)，提出了以深度和高度為閾值的模型切換方法。根據(jù)航行需要，當(dāng)無人潛艇靠近水面時，采用GPS信號輔助抑制振蕩誤差；當(dāng)無人潛艇靠近海底，可以獲得準(zhǔn)確且穩(wěn)定的多普勒外測速度信號時，采用差分的外測速度阻尼網(wǎng)絡(luò)抑制振蕩誤差；當(dāng)無人潛艇在中等深度航行，既無法獲得GPS信號，同時多普勒測得的速度信息還不準(zhǔn)確的時候，就采取自身移相抑制方法抑制振蕩誤差。

1 無人潛艇導(dǎo)航模型

首先定義相關(guān)的基本坐標(biāo)系：i系—地心慣性坐標(biāo)系；e系—地心地固坐標(biāo)系；n系—導(dǎo)航坐標(biāo)系；b系—載體坐標(biāo)系。

根據(jù)捷聯(lián)慣導(dǎo)原理，分別建立無人潛艇姿態(tài)、速度和位置更新方程，即為無人潛艇導(dǎo)航模型。

1.1 無人潛艇姿態(tài)更新方程

(1)

(2)

(3)

1.2 無人潛艇速度更新方程

捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)向量形式的基本方程為

(4)

根據(jù)式(4)可以得到捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)的速度方程為

(5)

式中ωie是地球自轉(zhuǎn)角速度。

1.3 無人潛艇位置更新方程

根據(jù)捷聯(lián)慣導(dǎo)中，n系與地球坐標(biāo)系的關(guān)系知：

(6)

式中：L、λ為經(jīng)緯度，Vx和Vy分別為無人潛艇的東向和北向速度。

(7)

式中Rn和Rm分別表示無人潛艇所在位置地球曲率半徑。

2 振蕩誤差及其對無人潛艇的影響

慣性導(dǎo)航系統(tǒng)有著隨時間不斷累積的誤差，初始對準(zhǔn)的誤差、陀螺和加速度計的測量誤差等導(dǎo)致了系統(tǒng)產(chǎn)生3種典型的振蕩誤差，其中舒勒振蕩誤差將會對系統(tǒng)產(chǎn)生主要影響，其次是與其調(diào)制的傅科振蕩誤差，而地球圓周振蕩誤差相對于前兩者，對系統(tǒng)影響最小。這些振蕩誤差大大降低了慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的精度[9-10]。這對于在水下航行，尤其是長時間在水下航行的無人潛艇來說，由于誤差不斷累積，就不斷偏離預(yù)定的航行位置，即使在已知海況的海域也將存在被撞毀的危險。因而對于振蕩誤差的抑制是十分重要的[4]。

以東向角度誤差ΦE和緯度誤差δL為例，文獻(xiàn)[4]給出了其誤差表達(dá)形式：

(8)

(9)

式中：

式中：ωie是地球旋轉(zhuǎn)角速率；ωs為舒勒振蕩頻率；R是地球半徑；g是重力加速度；φ是緯度；δVE，δVN分別是東向和北向速度誤差；δφ是緯度誤差；ΦE、ΦN、ΦU分別是東向，北向和天向3個方向上的角度誤差；E、N分別為東向加速度計和北向加速度計的加速度漂移；εE、εN、εU分別為東向、北向和天向陀螺儀的陀螺漂移。

通過式(8)和(9)可以看出，盡管在穩(wěn)定狀態(tài)下，舒勒振蕩誤差以及地球周期振蕩誤差仍然包含在ΦE和δL中。從數(shù)學(xué)的角度來看，這些振蕩誤差可以看作是一些正弦函數(shù)和余弦函數(shù)疊加得到的。

3 模型切換方法抑制振蕩誤差

傳統(tǒng)捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)振蕩誤差存在并不斷累積，對于應(yīng)用捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)作為主要導(dǎo)航方式的無人潛艇而言，在水下是十分危險的。然而對于各種外部輔助信息抑制振蕩誤差的方法，各自有各自的優(yōu)缺點(diǎn)，如何將各種方法融合，并將誤差抑制效果達(dá)到最佳，是模型切換[11]方法提出的主要目的。

對于振蕩誤差抑制的3種主要方法，即差分外測速度阻尼抑制方法、移相抑制方法以及GPS輔助抑制方法。模型切換抑制振蕩誤差的原理圖如圖1。

圖1 模型切換抑制振蕩誤差原理圖Fig.1 Principle diagram of model switching method to suppress oscillation error

對于3種抑制振蕩誤差的算法，本著抑制誤差效果最佳的原則，以深度為評價指標(biāo)，采用模型切換的方法。在水面及水面以下10m內(nèi)是可以準(zhǔn)確地接收到GPS信號的，因而在這段深度范圍內(nèi)采取GPS輔助抑制振蕩誤差的方法；在靠近海底30m以內(nèi)，是可以通過差分多普勒準(zhǔn)確地獲得外測速度信息的[12]，因而在這段高度范圍內(nèi)，采用差分多普勒輔助抑制方法；在既不屬于水面以下10m以內(nèi)，也不屬于靠近海底30m以內(nèi)位置時，既無法獲得準(zhǔn)確的位置信號，也無法獲得準(zhǔn)確的差分多普勒外測速度信息，因而采取自身移相抑制振蕩誤差。

同時考慮無人潛艇在較淺海域航行時，可能既滿足水面以下10m以內(nèi)，同時也滿足距離海底30m以內(nèi)，這是本著輔助信息最準(zhǔn)確的原則，優(yōu)先選擇GPS位置輔助信息抑制的方法。確定輔助抑制振蕩誤差的方法后，采用改進(jìn)的自適應(yīng)濾波算法[13]，對測得的信息以及已知信息融合，反饋到捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)中，獲得更加準(zhǔn)確的輸出。

通過以上方式，克服了3種誤差抑制方法的不足，即多普勒在距離海底超過一定距離后，無法獲得準(zhǔn)確的外測速度信息；當(dāng)在水下較深時，由于無線電信號在水下無法傳播，無法獲得GPS位置信號，而應(yīng)用移相抑制振蕩誤差方法，雖可以抑制部分確定的振蕩誤差，但由于系統(tǒng)在運(yùn)行時，會存在短時間處理延遲以及一些隨時間無規(guī)律的隨機(jī)振蕩誤差，因而對于這部分誤差的抑制效果并不好。而將三者結(jié)合，可以充分發(fā)揮3種誤差抑制方法的準(zhǔn)確性，將達(dá)到準(zhǔn)確抑制振蕩誤差的目的。

3.1 差分外測速度阻尼

對文獻(xiàn)[14]中的外測速度阻尼改進(jìn)，引入差分多普勒外測速度的思想，利用多普勒測得的外測速度構(gòu)成阻尼網(wǎng)絡(luò)的輸入Vxy，令阻尼網(wǎng)絡(luò)為[1-Hy(s)]，加入到捷聯(lián)慣導(dǎo)通道中形成多普勒外測速度阻尼系統(tǒng)，得到系統(tǒng)的流程圖如圖2所示：

圖2 單通道差分外測速度阻尼系統(tǒng)流程圖Fig.2 Information flow chart of single channel horizontal external damping system with differential DVL

根據(jù)梅森增益公式，當(dāng)外測速度的信息不被引入到系統(tǒng)當(dāng)中時，可以得到無人潛艇速度和加速度對水平失準(zhǔn)角α(s)的影響如式(10)所示：

(10)

由式(10)可見，無人潛艇導(dǎo)航定位中的水平失準(zhǔn)角[15]造成的動態(tài)誤差會隨著無人潛艇的速度和加速度的增大而增大。

當(dāng)外測速度信息被引入到系統(tǒng)當(dāng)中時，系統(tǒng)的傳遞函數(shù)如下：

(11)

通過上面的分析可知引入外測速度信息可以有效的解決加入水平阻尼的問題，因?yàn)殡S著差分外測速度信息的引入，加速度和速度產(chǎn)生的誤差項(xiàng)已經(jīng)不存在于動態(tài)誤差的式子中。而外測速度信息的準(zhǔn)確程度直接影響系統(tǒng)能否徹底消除振蕩誤差。實(shí)際上外測速度的信息是存在誤差的，因而提出了差分多普勒的形式，目的是得到更加準(zhǔn)確的外測速度信息。

3.2 移相抑制振蕩方法

從第1部分可以看出，捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)所涉及的振蕩誤差從數(shù)學(xué)的角度來分析是一些正弦波和余弦波的疊加。

為了簡化問題的分析，考慮一個周期為T的周期振蕩函數(shù)為

(12)

式中ω=2π/T。

另一個周期為T的周期振蕩函數(shù)為

(13)

整理方程(12)和方程(13)可以得到：

(14)

從方程(10)可以看出，振蕩信號可以通過一個相位相差π的幅值相等的信號進(jìn)行抑制。因此，舒勒振蕩信號以及地球周期振蕩信號也可以通過相位相差為π的幅值相等的信號將其抑制。

通過研究可知，陀螺漂移是捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)誤差的主要來源，這種誤差會激勵舒勒振蕩。

綜合整理上式可得：

(15)

式(15)說明舒勒振蕩是一個周期為84.4 min的周期振蕩，根據(jù)前面分析得到的結(jié)果，利用一個相位相差為π的幅值相等正余弦信號與舒勒振蕩信號融合，可以對舒勒振蕩進(jìn)行抑制。

由于振蕩誤差主要有陀螺儀以漂移以及加速度計漂移形成，并且受經(jīng)緯度等諸多因素的影響。朱行宜[16]設(shè)計了一種高精度相移信號發(fā)生器精度高且價格低廉，可有效解決相移信號的產(chǎn)生問題，通過防水密封等處理后，用在無人潛艇上。將監(jiān)測到的振蕩信號輸入高精度相移信號發(fā)生器，設(shè)置相移為π后，得到的輸出信號與原測量信號中和達(dá)到抑制振蕩誤差的效果。

通過以上方法可以在沒有外部輔助信息的時候，實(shí)現(xiàn)對振蕩誤差的抑制。但是這種方法，在獲得高精度相移信號時存在一定的時間延遲，不能對于誤差進(jìn)行完全的抑制，而且是通過自身移相進(jìn)行振蕩誤差的消除，并沒有外部輔助信息時的系統(tǒng)校正準(zhǔn)確，因而只用于當(dāng)系統(tǒng)無法獲得GPS信號以及獲得的多普勒外測速度信息不準(zhǔn)確時。

3.3GPS輔助抑制振蕩誤差

在眾多的外部輔助信息中，GPS信號無疑是最準(zhǔn)確的一個，它具有誤差小而恒定、不隨時間發(fā)散、準(zhǔn)確度高等特點(diǎn)。因而成為應(yīng)用十分廣泛的位置校準(zhǔn)輔助信息，但是由于無人潛艇特殊的工作環(huán)境，在水下無線電信號不能傳播很遠(yuǎn)的限制，只有在水面以下幾十米的范圍內(nèi)才可以應(yīng)用GPS來輔助校準(zhǔn)振蕩誤差。利用GPS輔助信號抑制振蕩誤差的原理如圖3所示。

圖3 GPS輔助抑制振蕩誤差原理圖Fig.3 Principle diagram of GPS assisted method to suppress oscillation error

這里針對無人潛艇捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)的非線性特性，通過容積卡爾曼濾波(CKF)，對捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)測得的信息與外部接收的GPS信號信息進(jìn)行融合[17]。容積卡爾曼濾波器的輸入是慣導(dǎo)解算得到的速度、位置和GPS解算得到的速度、位置，解算出來的導(dǎo)航參數(shù)誤差參數(shù)通過容積卡爾曼濾波器反饋并修正捷聯(lián)慣導(dǎo)直接計算出來的導(dǎo)航結(jié)果，容積卡爾曼濾波器還將解算得到的加速度計、陀螺儀常值零偏反饋并修正捷聯(lián)慣導(dǎo)的原始輸出，實(shí)現(xiàn)對振蕩誤差的在線抑制[18]。

由于GPS信號穩(wěn)定且準(zhǔn)確，所組合輸出得到的信息與系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)動的情況一致，所存在的微小誤差就是GPS系統(tǒng)的誤差。GPS輔助抑制振蕩誤差的方法是抑制振蕩誤差效果最好的一種方法，但是由于GPS信號在水下只能傳播較短距離，因而只有在無人潛艇靠近水面時可以使用。

4 仿真分析

4.1 仿真條件

分析差分多普勒外測速度阻尼方法抑制振蕩誤差時?。和勇莩Ｖ灯迫?.003(°)/h，陀螺隨機(jī)漂移取0.003(°)/h；加速度計常值漂移取5×10-5g0，加速度計隨機(jī)漂移取5×10-5g0；仿真時間為12 h，仿真步長為0.01 s。

分析移相抑制振蕩誤差方法時，取不同幅值周期恒定的振蕩來模擬舒勒振蕩誤差，將原振蕩誤差移動相位π后，得到移相后的振蕩誤差，將兩者疊加，得到抑制后的結(jié)果。考慮到實(shí)際應(yīng)用中，在振蕩誤差測量信號的獲取以及移相處理時，存在延遲，因而實(shí)際得到的結(jié)果并非理想情況，這里考慮加入5%的延遲，得到實(shí)際仿真結(jié)果。

分析GPS輔助抑制振蕩誤差方法時，利用在黑龍江省哈爾濱市二龍山水庫的試驗(yàn)數(shù)據(jù)，通過容積卡爾曼濾波方法，將捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)與GPS輔助信息融合。

4.2 仿真結(jié)果

文中所引入模型切換抑制振蕩誤差的方法可以有效抑制舒勒振蕩、傅科振蕩、地球周期振蕩等振蕩誤差對于捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)應(yīng)用在無人潛艇上時，不斷累積誤差對于系統(tǒng)的影響。

4.2.1 差分多普勒輔助抑制振蕩誤差仿真分析

通過仿真結(jié)果圖4～6可以看出，差分多普勒外測速度阻尼網(wǎng)絡(luò)可以有效抑制舒勒振蕩誤差對系統(tǒng)的影響。在無阻尼情況下，舒勒振蕩十分明顯，為周期為84.4min的振蕩，而且誤差不斷累積。而在外阻尼情況下，系統(tǒng)的姿態(tài)誤差和速度誤差基本上都穩(wěn)定在0值附近。

圖4 無阻尼與外阻尼情況下姿態(tài)誤差曲線Fig.4 Attitude error curve under non damping and external damping

圖5 無阻尼與外阻尼情況下速度誤差曲線Fig.5 Velocity error curve under non damping and external damping

圖6 無阻尼與外阻尼情況下位置誤差曲線Fig.6 Position error curve under non damping and external damping

4.2.2 移相抑制振蕩誤差仿真分析

用不同振幅的周期振蕩來模擬舒勒振蕩，振蕩周期為84.4min，考慮實(shí)際情況中的抑制延遲，這里加入5%的延遲。通過仿真試驗(yàn)驗(yàn)證移相抑制振蕩誤差結(jié)果如圖7。

圖7 移相抑制振蕩速度誤差仿真曲線Fig.7 Velocity error curve of suppress oscillation error by moving phase

將振動誤差移相后疊加到原來的系統(tǒng)上，可以得到理想的移相抑制振蕩誤差結(jié)果，即一條穩(wěn)定在零值的直線。然而，實(shí)際應(yīng)用中，由于振蕩信號的測量以及移相的處理需要一些時間，移相后疊加到的曲線已經(jīng)不是原來的曲線。實(shí)際結(jié)果如仿真圖所示，雖然大幅減小了原來的振蕩誤差，但還會存在圍繞零值的小幅震蕩。從以上分析可以看出，移相抑制振蕩誤差的方法雖有較短時間的延遲，但仍可以達(dá)到抑制振蕩誤差的效果。

4.2.3GPS輔助抑制振蕩誤差試驗(yàn)分析

GPS輔助抑制振蕩誤差試驗(yàn)的試驗(yàn)數(shù)據(jù)來自于(127.41°E，45.73°N)進(jìn)行的無人潛艇環(huán)形航路湖試試驗(yàn)[14]。環(huán)形航路試驗(yàn)中無人潛艇在600m× 600m區(qū)域內(nèi)沿六邊形航行，實(shí)際軌跡中無人潛艇航行的起點(diǎn)是(0，0) ，終點(diǎn)為(- 75．96，187.6)。試驗(yàn)結(jié)果如圖8所示。

圖8 GPS輔助抑制振蕩誤差時位置誤差曲線圖Fig.8 Position error curve under GPS assisted suppression of oscillation errors

通過仿真結(jié)果圖可以看出，GPS輔助抑制振蕩誤差效果最好，與實(shí)際航線基本吻合。誤差基本穩(wěn)定在零值附近。對無人潛艇在海中的航行不會產(chǎn)生很大影響。

4.2.4 模型切換抑制振蕩誤差分析

讓無人潛艇從海面一直運(yùn)行到距離海底30m以內(nèi)的地方，在過程中根據(jù)高度和深度的閾值信息切換3種誤差抑制方法，得到的仿真曲線如下圖9所示。

圖9 模型切換抑制振蕩誤差時速度誤差曲線圖Fig.9 Velocity error curve under model switching suppression of oscillation errors

通過上述仿真結(jié)果圖可以看出，3種適用于不同高度和深度的振蕩誤差抑制方法都可以在其對應(yīng)適用范圍內(nèi)起到較好的振蕩誤差抑制效果，只在3種誤差抑制方法的切換過程中稍有振蕩。與傳統(tǒng)的抑制方法相比，可以達(dá)到無人潛艇全程的誤差抑制效果，傳統(tǒng)的振蕩誤差抑制有其適用范圍，在適用范圍外匯形成誤差擴(kuò)大甚至發(fā)散，本文提出的方法很好地克服了這個問題?？梢院芎玫剡m用于長時間在水下航行的具有特殊軍事和民用任務(wù)的無人潛艇定位使用。

5 結(jié)束語

針對長時間在水下工作的無人潛艇應(yīng)用的捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)會產(chǎn)生誤差累積的問題，設(shè)計了一種模型切換抑制振蕩誤差的方法。克服傳統(tǒng)抑制誤差方法的不足，在水下不同深度和高度選擇最優(yōu)的振蕩誤差抑制方法。仿真結(jié)果表明，相對于單一振蕩誤差抑制方法存在應(yīng)用局限，模型切換抑制振蕩誤差方法可以在海面下不同深度和高度對振蕩誤差進(jìn)行有效抑制。這對于有軍事任務(wù)或搜尋任務(wù)的需要長時間在水下作業(yè)的無人潛艇而言具有重要的實(shí)際應(yīng)用價值。

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王奎民，男，1971年生，高級工程師，博士，主要研究方向水下航行器控制與仿真。

郭占軍，男，1963年，海軍海洋測繪研究所防險救生研究室高級工程師。主要研究方向?yàn)楹Ｑ鬁y繪、無人潛艇導(dǎo)航控制等。

Application of model switching to suppress oscillation errorin unmanned submarine navigation

WANG Kuimin， GUO Zhanjun

(Navy Military Representative Office in Jinzhou, Jinzhou 121000, China)

Precise navigation is the basis for task completion in unmanned submarines. Oscillation error exists in unmanned submarines with long voyage missions, in particular, with the missions serving military purposes, which leads to navigation error. For obtaining accurate navigation results, the oscillation error must be suppressed. However, owing to the restrictions in the traditional single algorithm, the accuracy requirements cannot be met in the entire process of navigation. Therefore, in this study, a model switching method to suppress the oscillation error in unmanned submarine navigations is proposed. Different oscillation-error-suppression methods were used for different application scopes. Differential Doppler external velocity damping assisting, phase shift inhibition assisting, and GPS assisting were presented in the model switching method that overcame the limitations of the traditional methods. This method can suppress the oscillation error during sailing and thus meet the accuracy requirement essential during unmanned submarine navigation. Simulation results show the effectiveness of this method. The model switching method is found to effectively improve navigation accuracy.

unmanned vehicles; submarine; oscillation damping; model switching regulators; navigation; Doppler sonar; GPS; SINS

2016-12-30.

日期：2017-03-17.

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51679057)；黑龍江省杰出青年基金項(xiàng)目(J2016JQ0052).

王奎民. E-mail：wangkuimin@163.com.

10.11992/tis.201612038

http://kns.cnki.net/kcms/detail/23.1538.TP.20170317.1937.020.html

TP18；U666

A

1673-4785(2017)02-0250-08

王奎民，郭占軍. 模型切換抑制振蕩誤差在無人潛艇導(dǎo)航中的應(yīng)用[J]. 智能系統(tǒng)學(xué)報， 2017, 12(2): 250-257.

英文引用格式：WANG Kuimin， GUO Zhanjun. Application of model switching to suppress oscillation error in unmanned submarine navigation[J]. CAAI transactions on intelligent systems, 2017, 12(2): 250-257.