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申请/专利权人：哈尔滨工程大学

摘要：基于迁移高斯过程回归模型辅助的SINSDVL无缝组合导航方法，属于导航技术领域，解决SINSDVL无缝组合导航技术可靠性低问题。本发明的方法包括：基于仿真平台，轨迹发生器和导航系统模型生成DVL相关数据集；运载器和导航系统开机，在DVL有效期间收集DVL相关数据集；在DVL失效期间将生成的DVL相关数据集作为源域数据集，将收集的DVL相关数据集作为目标域数据集，训练迁移高斯过程回归模型的超参数；利用两个迁移高斯过程回归模型分别预测DVL量测值和惯导误差，并获取对应的方差；将这两个模型预测值均转换为运载体在导航系下的速度估计，并将其信息融合，获取基于两个模型的速度解算结果。本发明适用于在DVL长期失效情况下维持SINSDVL组合导航系统的高精度解算。

主权项：1.一种基于迁移高斯过程回归模型辅助的SINSDVL无缝组合导航方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1：在仿真平台利用轨迹发生器生成包含载体多种机动状态的模拟轨迹，建立SINSDVL组合导航系统模型；步骤2：基于模拟轨迹和SINSDVL组合导航系统模型生成SINS中陀螺仪器件的直接输出加速度计器件的直接输出fbt，DVL的波束直接输出SINSDVL组合导航系统在导航坐标系下的历史速度解算结果和独立SINS与SINSDVL组合导航系统在导航坐标系下的速度解算结果的差步骤3：根据步骤2生成的数据，构建两组数据集其中代表输入数据集，代表输出数据集；步骤4：运载器开机，SINSDVL组合导航系统开机；步骤5：在SINSDVL组合导航系统的SINS与DVL均正常工作时，SINSDVL组合导航系统利用卡尔曼滤波融合SINS与DVL传感器信息，生成t时刻导航信息姿态速度和位置解算结果同时SINSDVL组合导航系统收集SINS中陀螺仪器件的直接输出加速度计器件的直接输出fbt，SINSDVL组合导航系统在导航坐标系下的历史速度解算结果和纯惯导的速度解算误差基于收集的数据构建两组数据集其中代表输入数据集，代表输出数据集；步骤6：在DVL异常时，将步骤3中构建的数据集作为源域数据集，将步骤5中构建的数据集作为目标域数据集训练迁移高斯过程回归模型的超参数；利用训练迁移高斯过程回归模型1：TGPR-1的超参数，利用训练迁移高斯过程回归模型2：TGPR-2的超参数；步骤7：在训练超参数完毕后，TGPR-1利用SINSDVL组合导航系统当前时刻的fbt、和估计得到和对应的方差TGPR-2利用SINSDVL组合导航系统当前时刻的fbt、和估计得到和对应的方差步骤8：SINSDVL组合导航系统将TGPR-1输出的作为DVL的量测与SINS的输出进行信息融合，得到组合导航系统基于TGPR-1的导航系速度估计同时，SINSDVL组合导航系统利用TGPR-2输出的矫正纯惯导系统的速度估计得到SINSDVL组合导航系统基于TGPR-2的解算速度估计步骤9：利用与这两个速度估计对应的不确定度对这两个速度估计进行信息融合，得到SINSDVL组合导航系统当前时刻基于TGPR-1和TGPR-2的导航系速度估计

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百度查询： 哈尔滨工程大学 基于迁移高斯过程回归模型辅助的SINS/DVL无缝组合导航方法