Robust sequential adaptive Kalman filter algorithm for ultrashort baseline underwater acoustic positioning

卡尔曼滤波器 算法 计算机科学 水下 均方误差 失真(音乐) 滤波器(信号处理) 噪音(视频) 自适应滤波器 控制理论(社会学) 数学 人工智能 统计 计算机视觉 地质学 电信 图像(数学) 海洋学 放大器 控制(管理) 带宽(计算)
作者
Fanlin Yang,Xiaofei Zhang,Haichen Sui,Mingzhen Xin,Yu Luo,Bo Shi
出处
期刊:Measurement Science and Technology [IOP Publishing]
卷期号:34 (3): 035005-035005 被引量:3
标识
DOI:10.1088/1361-6501/aca3c5
摘要

Abstract Affected by dynamic changes in the complex marine environment, ultrashort baseline (USBL) systems may exhibit continuous gross errors in underwater target positioning, resulting in the distortion of the target coordinates. To effectively detect and eliminate continuous gross errors in USBL underwater acoustic positioning, a robust sequential adaptive Kalman filter (RSAKF) algorithm is proposed in this paper. The RSAKF algorithm employs sequential filtering to decompose all measurement updates into multiple submeasurement updates and uses the fading memory weighted average method to estimate the one-step prediction mean square error of the metrics for each submeasurement update. Then, the RSAKF algorithm adopts an adaptive correction method of submeasurement noise variance, which eliminates the influence of continuous gross errors through a more targeted adaptive correction of each submeasurement noise variance. The effectiveness of the algorithm was quantitatively analyzed using a USBL positioning simulation experiment, and the results showed that the continuous gross errors rejection rate of the RSAKF algorithm reached 84.12%. The point error of the RSAKF algorithm is improved by 62.65%, 46.76%, 36.09%, and 26.48% compared with the Kalman filter (KF), KF based on Huber, KF based on Institute of Geodesy and Geophysics, and the maximum correntropy KF, respectively. The USBL positioning remotely operated vehicle experiment was conducted in the South China Sea, and the results showed that the RSAKF has the best filtering accuracy. Simulation and actual measurement experiments verified that the RSAKF algorithm can effectively eliminate the influence of continuous gross errors.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
量子星尘发布了新的文献求助10
1秒前
fufufu123完成签到 ,获得积分10
5秒前
开心的大娘完成签到,获得积分10
5秒前
www完成签到 ,获得积分10
7秒前
末末完成签到 ,获得积分10
17秒前
无为完成签到 ,获得积分10
18秒前
白嫖论文完成签到 ,获得积分10
20秒前
上官若男应助忧伤的步美采纳,获得10
23秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
23秒前
26秒前
从心随缘完成签到 ,获得积分10
27秒前
花花发布了新的文献求助10
29秒前
牛奶面包完成签到 ,获得积分10
30秒前
31秒前
岁月如歌完成签到 ,获得积分0
31秒前
34秒前
Li完成签到,获得积分10
36秒前
张琨完成签到 ,获得积分10
36秒前
36秒前
sunnyqqz完成签到,获得积分10
39秒前
热情的乘风完成签到,获得积分20
39秒前
41秒前
霍凡白完成签到,获得积分10
42秒前
43秒前
Feng发布了新的文献求助20
44秒前
怕孤单的若颜完成签到 ,获得积分10
46秒前
47秒前
ruochenzu发布了新的文献求助10
50秒前
zhongu发布了新的文献求助10
54秒前
阳光彩虹小白马完成签到 ,获得积分10
54秒前
Feng完成签到,获得积分10
56秒前
花花完成签到,获得积分10
58秒前
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
杨一完成签到 ,获得积分10
1分钟前
猫猫头完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
忒寒碜完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038039
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575756
关于积分的说明 11373782
捐赠科研通 3305574
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819239
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022