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涂豫,李国胜,覃羡烘.基于因子图结合卡方检测的多AUV协同定位方法[J].数据采集与处理,2021,36(5):978-985
基于因子图结合卡方检测的多AUV协同定位方法
Multi-AUV Cooperative Localization Method Based on Factor Graph Combined with Chi-Square Detection
投稿时间:2020-10-27  修订日期:2021-07-07
DOI:10.16337/j.1004-9037.2021.05.013
中文关键词:  自主水下航行器  协同定位  因子图  噪声异常  卡方检测
英文关键词:autonomous underwater vehicle  cooperative localization  factor graph  abnormal noise  chi-square detection
基金项目:
作者单位邮编
涂豫 河南工业职业技术学院南阳 473000 473000
李国胜 华中科技大学计算机科学与技术学院 武汉 430074 430074
覃羡烘 郑州大学信息工程学院郑州 450001 450001
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中文摘要:
      针对复杂的水下环境导致水声通信噪声出现异常值的问题,提出一种基于因子图结合卡方检测的多AUV协同定位算法。建立因子图模型将全局函数估计问题转化为局部函数和积估计问题,利用卡方检测测距噪声异常值。所提算法在测距噪声存在异常值情况下,与传统Kalman滤波算法相比定位误差大幅减小。该研究进行了数学仿真验证,验证了所提算法可以有效提高系统的定位稳定性,处理测距噪声异常值对定位性能的影响。
英文摘要:
      In order to solve the problem of abnormal value of underwater acoustic communication noise caused by complex underwater environment, a multi-AUV cooperative localization algorithm based on factor graph and chi-square detection is proposed. A factor graph model is developed to transform the global function estimation problem into a local function and product estimation problem, using cardinality to detect ranging noise outliers. The proposed algorithm significantly reduces the localization error compared with the conventional Kalman filtering algorithm in the presence of ranging noise outliers. The study is validated with mathematical simulations, showing that the proposed algorithm can effectively improve the positioning stability of the system and deal with the effects of ranging noise outliers on the positioning performance.
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