【摘 要】
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为了提高自主水下航行器（AUV）组合导航系统精度,选择了捷联式惯性导航系统（SINS）、多普勒速度声纳（DVS）以及地形匹配导航系统（TAN）作为AUV组合导航系统导航传感器,建立了AUV组合导航
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为了提高自主水下航行器（AUV）组合导航系统精度,选择了捷联式惯性导航系统（SINS）、多普勒速度声纳（DVS）以及地形匹配导航系统（TAN）作为AUV组合导航系统导航传感器,建立了AUV组合导航系统的状态模型和导航传感器观测模型,运用了一种基于径向基函数（RBF）神经网络进行H∞滤波信息分配的信息融合方法,并进行了计算机软件仿真。仿真结果表明,在有色噪声情况下,AUV组合导航系统的导航姿态、速度和位置精度得到了提高,有效地克服了传统滤波容易发散的缺点,提高了AUV组合导航系统的容错性能和导航精度。
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