SINS/DVL組合導(dǎo)航技術(shù)綜述

王 博，劉涇洋，劉沛佳

SINS/DVL組合導(dǎo)航技術(shù)綜述

王 博，劉涇洋，劉沛佳

（北京理工大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院，北京 100081）

為了進(jìn)一步研究水下導(dǎo)航技術(shù)，對(duì)廣泛使用的自主水下航行器導(dǎo)航技術(shù)中的捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)（SINS）和多普勒計(jì)程儀 (DVL)組合導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行闡述：介紹SINS和DVL的獨(dú)立性、自主性、隱蔽性和高精度等特點(diǎn)；給出SINS/DVL組合導(dǎo)航系統(tǒng)中關(guān)鍵技術(shù)的應(yīng)用及研究現(xiàn)狀，包括多源信息濾波融合技術(shù)、誤差標(biāo)定技術(shù)和初始對(duì)準(zhǔn)技術(shù)；最后討論水下SINS/DVL組合導(dǎo)航技術(shù)的未來(lái)研究熱點(diǎn)。

慣性導(dǎo)航系統(tǒng)；多普勒計(jì)程儀；多源濾波融合；誤差標(biāo)定；初始對(duì)準(zhǔn)

0 引言

隨著社會(huì)的不斷發(fā)展，對(duì)資源、食物的需求正在迅猛增加，自21世紀(jì)以來(lái)，開啟了進(jìn)軍海洋的新篇章。自主水下航行器（autonomous underwater vehicle, AUV）在利用和開發(fā)海洋的過(guò)程中發(fā)揮了至關(guān)重要的作用[1-2]，人們?cè)谕瓿筛鞣N水下作業(yè)時(shí)，離不開高精度的導(dǎo)航技術(shù)。AUV具有自主性高、體積小、活動(dòng)范圍廣、隱蔽性要求高等特點(diǎn)。AUV的導(dǎo)航系統(tǒng)是以捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)（strapdown inertial navigation system, SINS）為主，其他導(dǎo)航系統(tǒng)或傳感器為輔，實(shí)現(xiàn)完全自主導(dǎo)航的組合導(dǎo)航系統(tǒng)。目前，水下導(dǎo)航通?？梢苑譃?種方式：慣性導(dǎo)航[3-8]、航位推算導(dǎo)航、水聲定位導(dǎo)航[9-13]及地球物理導(dǎo)航[14-20]。多普勒計(jì)程儀（Doppler velocity log, DVL）是1種根據(jù)多普勒效應(yīng)原理，測(cè)量AUV速度的聲學(xué)儀器，它可以通過(guò)安裝在底部的換能器發(fā)射超聲波實(shí)現(xiàn)上述功能[21]，如圖1所示。目前最流行的AUV水下導(dǎo)航方式是SINS/DVL結(jié)合的組合導(dǎo)航[22-25]。

1 SINS/DVL組合導(dǎo)航系統(tǒng)

對(duì)于長(zhǎng)基線定位系統(tǒng)（long baseline, LBL）、短基線定位系統(tǒng)（short baseline, SBL）和超短基線導(dǎo)航系統(tǒng)（ultra short baseline,USBL）等聲學(xué)導(dǎo)航方法，它們的應(yīng)用條件較為苛刻，需要在附近水面設(shè)置發(fā)射基站。對(duì)于長(zhǎng)基線和短基線水聲定位系統(tǒng)而言，需要在海面或海底設(shè)置3個(gè)或多個(gè)固定接收應(yīng)答器，水下航行器和應(yīng)答器之間發(fā)送詢問(wèn)應(yīng)答信號(hào)，根據(jù)信號(hào)往返時(shí)間，確定水下航行器到各應(yīng)答器之間的距離，進(jìn)而解算得到水下航行器的位置。超短基線水聲定位系統(tǒng)只需設(shè)置1個(gè)應(yīng)答器，在水下航行器上安裝有水聽器組件，該組件含有多個(gè)水聽器基陣元，基陣元間的距離為幾厘米，通過(guò)量測(cè)應(yīng)答器信號(hào)到達(dá)各個(gè)陣元的時(shí)間差或相位差，即可解算得到水下航行器的位置。

圖1 DVL的具體應(yīng)用

地球物理導(dǎo)航包括地形匹配導(dǎo)航、地磁匹配導(dǎo)航及重力匹配導(dǎo)航，該導(dǎo)航方法需要先驗(yàn)條件（如該區(qū)域預(yù)先存儲(chǔ)的重力場(chǎng)圖、磁場(chǎng)圖等），但這些先驗(yàn)條件往往是難以獲得的，因此這種導(dǎo)航方法存在一定的局限性。

SINS/DVL組合導(dǎo)航系統(tǒng)利用DVL提供的高精度速度信息，來(lái)抑制SINS定位誤差的累積，具有自主性和定位精度高的優(yōu)點(diǎn)，是目前廣泛應(yīng)用的較為成熟的水下導(dǎo)航系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包含以下3個(gè)部分。

1.1 慣性導(dǎo)航系統(tǒng)

慣性導(dǎo)航系統(tǒng)通過(guò)測(cè)量載體在慣性坐標(biāo)系下的運(yùn)動(dòng)加速度，在導(dǎo)航坐標(biāo)系內(nèi)經(jīng)積分運(yùn)算，可以實(shí)時(shí)解算出載體的姿態(tài)角、速度、位置等導(dǎo)航信息。慣性導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行導(dǎo)航參數(shù)解算時(shí)，既不依賴任何外部信息，也不向外輻射能量，只依靠加速度計(jì)和陀螺儀這2種慣性器件，是1種自主式的導(dǎo)航系統(tǒng)，在軍事領(lǐng)域、航空航天領(lǐng)域和交通運(yùn)輸領(lǐng)域等得到了廣泛的應(yīng)用。

但是，即使是高精度導(dǎo)航級(jí)的SINS，由于慣性傳感器固有的漂移誤差，SINS雖然能夠在短時(shí)間內(nèi)提供較高的導(dǎo)航精度，但卻存在著導(dǎo)航誤差隨時(shí)間累積的情況。因此慣性導(dǎo)航系統(tǒng)通常需要輔以其他傳感器或?qū)Ш较到y(tǒng)進(jìn)行組合導(dǎo)航，以抑制誤差發(fā)散，否則將無(wú)法實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)航時(shí)的高精度導(dǎo)航定位。

1.2 多普勒計(jì)程儀

目前大多數(shù)廠家生產(chǎn)的DVL具有雙重功能，既可以測(cè)量AUV相對(duì)于海底的速度，也可以測(cè)量海水的水流速度，雙重功能的切換是通過(guò)軟件控制來(lái)完成的。為了實(shí)現(xiàn)高精度組合導(dǎo)航，廣泛使用DVL的底跟蹤模式最。在底跟蹤模式下，DVL的測(cè)速精度可以達(dá)到當(dāng)前速度的0.2 %，并且數(shù)據(jù)更新頻率最快可以達(dá)到5 Hz[26]。DVL可根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景和任務(wù)需求，調(diào)節(jié)信號(hào)發(fā)射、接收和處理方法（主要分為2種：窄帶技術(shù)和寬帶技術(shù)）。窄帶技術(shù)和寬帶技術(shù)主要影響DVL測(cè)速精度和測(cè)速量程：窄帶DVL量測(cè)噪聲大的在垂向和水平方向流速測(cè)量精度較低，但量程較大；寬帶DVL量測(cè)精度高，空間和時(shí)間分辨率較高，但量程較小。

1.3 SIN/DVL組合導(dǎo)航

SINS/DVL組合導(dǎo)航，即使用SINS和DVL的量測(cè)值，通過(guò)卡爾曼（Kalman）濾波算法實(shí)時(shí)地估計(jì)出AUV的導(dǎo)航參數(shù)，包括速度、位置和姿態(tài)信息。慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（inertial navigation system, INS）與DVL組合導(dǎo)航有2種方式：松組合方式和緊組合方式。當(dāng)外部觀測(cè)信息為DVL提供的AUV在載體系下的速度（3維）測(cè)量數(shù)據(jù)時(shí)，采用的是松組合模式；當(dāng)外部觀測(cè)信息是DVL原始的波束量測(cè)（由于最多采用的DVL為4波束，因此原始波束量測(cè)通常為4維）數(shù)據(jù)時(shí)，采用的是緊組合模式。目前，在實(shí)際應(yīng)用的INS/DVL組合導(dǎo)航系統(tǒng)中，絕大多數(shù)采用的是松組合方式；有關(guān)INS/DVL組合導(dǎo)航的研究也集中針對(duì)松組合方式。但當(dāng)DVL的部分波束量測(cè)量數(shù)據(jù)受限無(wú)法使用時(shí)，則DVL無(wú)法解算出AUV在載體系下的實(shí)時(shí)速度，這會(huì)導(dǎo)致松組合模式無(wú)法使用；因此對(duì)緊組合模式的研究十分必要。并且在緊組合模式下，組合導(dǎo)航的定位精度將會(huì)進(jìn)一步提高。

2 SINS/DVL組合導(dǎo)航系統(tǒng)中關(guān)鍵技術(shù)的研究現(xiàn)狀

2.1 多源信息濾波融合技術(shù)

AUV的導(dǎo)航及控制，不可避免地使用到各種傳感器來(lái)處理各種信號(hào)。信號(hào)是傳遞和承載信息的載體，是時(shí)間或空間的函數(shù)。信號(hào)在傳輸和檢測(cè)的過(guò)程中，會(huì)受到外來(lái)干擾或者設(shè)備內(nèi)部噪聲的干擾。為了獲得有用信號(hào)并將干擾排除，就要使用濾波技術(shù)。從含有噪聲的原始信號(hào)中提取有用信號(hào)的過(guò)程被稱為濾波[27]。

組合導(dǎo)航技術(shù)是通過(guò)最優(yōu)估計(jì)理論，對(duì)不同導(dǎo)航系統(tǒng)中，同一導(dǎo)航參數(shù)的量測(cè)數(shù)據(jù)做最優(yōu)化的處理。目前在組合導(dǎo)航中，普遍使用的是Kalman濾波算法及其衍生算法。Kalman濾波算法是1種時(shí)域遞推最小均方差估計(jì)方法，針對(duì)系統(tǒng)噪聲和觀測(cè)噪聲呈高斯分布的線性系統(tǒng)，它具有最優(yōu)的估計(jì)效果[28]。標(biāo)準(zhǔn)Kalman濾波器只適用于線性系統(tǒng)，而實(shí)際系統(tǒng)都是非線性系統(tǒng)，針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，人們提出過(guò)許多濾波方法來(lái)解算非線性系統(tǒng)的數(shù)據(jù)[20-30]。對(duì)于非線性程度比較弱的系統(tǒng)，文獻(xiàn)[31]對(duì)卡爾曼濾波算法進(jìn)行非線性擴(kuò)展，提出了擴(kuò)展卡爾曼濾波算法（extended Kalman filter, EKF）。雖然EKF是1種非線性卡爾曼濾波，可解決系統(tǒng)方程和量測(cè)方程為非線性時(shí)的最優(yōu)估計(jì)問(wèn)題，但由于它舍棄了泰勒級(jí)數(shù)中的高階非線性項(xiàng)，其本質(zhì)上還是線性卡爾曼濾波，因此EKF只適用于非線性比較弱的系統(tǒng)。當(dāng)系統(tǒng)維度較高、非線性較強(qiáng)時(shí)，則擴(kuò)展卡爾曼濾波性能較差，最終導(dǎo)致濾波精度下降，甚至導(dǎo)致濾波結(jié)果發(fā)散。

為了克服EKF的不足，解決強(qiáng)非線性系統(tǒng)的估計(jì)問(wèn)題，文獻(xiàn)[32]提出了無(wú)跡卡爾曼濾波算法（unscented Kalman filter, UKF）[32]。另外，由于標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波器除了不能解決非線性系統(tǒng)的估計(jì)問(wèn)題外，當(dāng)過(guò)程噪聲和量測(cè)噪聲的誤差特性不滿足高斯白噪聲時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波器也不能產(chǎn)生良好的估計(jì)效果，為此提出了粒子濾波（particle filter, PF）[33]。PF是除了UKF之外，另1種能夠解決強(qiáng)非線性系統(tǒng)的估計(jì)問(wèn)題的濾波方法，它直接根據(jù)概率密度計(jì)算條件均值，即最小方差估計(jì)。PF的估計(jì)精度高于單獨(dú)采用EKF或UKF時(shí)的精度，但計(jì)算量也會(huì)有明顯的增加。

除此之外，人們還針對(duì)不同的應(yīng)用背景，提出過(guò)多種其他的濾波方法，如自適應(yīng)濾波[34]、變結(jié)構(gòu)多模型濾波[35]、容積Kalman濾波[36]等。

2.2 誤差標(biāo)定技術(shù)

INS/DVL組合導(dǎo)航中，DVL的測(cè)速精度是影響組合導(dǎo)航系統(tǒng)導(dǎo)航精度的關(guān)鍵因素。影響DVL測(cè)速精度的因素主要有以下3種：INS與DVL之間的安裝誤差角；DVL自身的測(cè)速誤差（主要包括刻度因數(shù)誤差和常值誤差）；姿態(tài)角動(dòng)態(tài)引入的DVL測(cè)速誤差。

最早的標(biāo)定方法只考慮了航向安裝誤差角，而未考慮其他DVL測(cè)速誤差項(xiàng)[37]。但對(duì)于一些復(fù)雜的運(yùn)載體軌跡而言，僅僅對(duì)航向安裝誤差角進(jìn)行標(biāo)定是無(wú)法滿足導(dǎo)航精度要求的，因此有學(xué)者對(duì)標(biāo)定方法進(jìn)行改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)3維安裝誤差角的標(biāo)定[38-39]。其中，文獻(xiàn)[40-41]提出了1種基于最小二乘的標(biāo)定方法。該方法將標(biāo)定問(wèn)題轉(zhuǎn)化為位于2個(gè)不同坐標(biāo)系下的3維點(diǎn)列的最小二乘問(wèn)題。按照點(diǎn)列所指代的導(dǎo)航參數(shù)不同，該方法可分為利用速度信息的標(biāo)定方法、利用位置信息的標(biāo)定方法以及利用加速度信息的標(biāo)定方法[42]。其中，利用速度信息的標(biāo)定方法和利用位置信息的標(biāo)定方法，需要外部傳感器提供精確的速度和位置信息，這對(duì)實(shí)際應(yīng)用的條件要求較為苛刻。利用加速度信息的標(biāo)定方法，可以實(shí)現(xiàn)自標(biāo)定，但是需要運(yùn)載體進(jìn)行復(fù)雜的機(jī)動(dòng)，這對(duì)AUV的控制提出了很高的要求，從而限制了該方法在實(shí)際中的應(yīng)用。

文獻(xiàn)[43]使用Kalman濾波器對(duì)DVL的安裝誤差角進(jìn)行估計(jì)。該方法將3維安裝誤差角作為濾波器狀態(tài)變量，需要INS/GNSS組合導(dǎo)航系統(tǒng)提供載體實(shí)時(shí)的速度信息，這就要求航行器要在水面或者近水面工作才能完成標(biāo)定工作。文獻(xiàn)[44]提出了1種2點(diǎn)式標(biāo)定方法，僅需AUV上浮1次即可實(shí)現(xiàn)在線標(biāo)定。然而該方法僅能實(shí)現(xiàn)航向安裝誤差角和刻度因數(shù)誤差的標(biāo)定。為解決上述問(wèn)題，文獻(xiàn)[45]提出了1種3點(diǎn)在線標(biāo)定方案，可以實(shí)現(xiàn)安裝誤差角、刻度因數(shù)誤差和常值誤差的全標(biāo)定，大幅提升標(biāo)定精度。為實(shí)現(xiàn)刻度因數(shù)誤差和安裝誤差角的自標(biāo)定，文獻(xiàn)[46]提出了1種基于系統(tǒng)可觀測(cè)性分析的標(biāo)定方法，該方法無(wú)需增加任何額外的傳感器即可完成標(biāo)定。文獻(xiàn)[47]提出了1種基于奇異值分解（singular value decomposition, SVD）的最小二乘標(biāo)定方法，它將標(biāo)定問(wèn)題轉(zhuǎn)化成了求解2個(gè)點(diǎn)列之間的轉(zhuǎn)換矩陣問(wèn)題，容易在實(shí)際應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)。SVD是線性代數(shù)中1種重要的矩陣分解。求解2個(gè)點(diǎn)列之間的轉(zhuǎn)換矩陣問(wèn)題也被稱為求解Wahba問(wèn)題，而基于SVD分解的最小二乘估計(jì)方法，被認(rèn)為是Wahba問(wèn)題的最穩(wěn)定解法之一，通常被用來(lái)提供最小二乘擬合。

在實(shí)際應(yīng)用中，必須考慮到AUV的動(dòng)態(tài)姿態(tài)角狀態(tài)，這就需要對(duì)DVL測(cè)速誤差機(jī)理進(jìn)行建模，以減少誤差。文獻(xiàn)[48]討論了AUV轉(zhuǎn)彎速率對(duì)DVL測(cè)速精度的影響，但只分析了航向角轉(zhuǎn)彎速率的影響，且提出的誤差模型相對(duì)簡(jiǎn)單。文獻(xiàn)[35]分析了非零俯仰角所帶來(lái)的影響，但該分析僅限于姿態(tài)角動(dòng)態(tài)對(duì)于運(yùn)載體前向速度的影響。文獻(xiàn)[49]建立了基于動(dòng)態(tài)俯仰角的DVL測(cè)速誤差模型，但僅討論了存在動(dòng)態(tài)俯仰角的情況，沒(méi)有考慮其余姿態(tài)角。為了解決上述方法存在的問(wèn)題，文獻(xiàn)[50]分析了航向角、俯仰角和橫滾角均為動(dòng)態(tài)對(duì)DVL測(cè)速精度的影響，建立了由動(dòng)態(tài)姿態(tài)角進(jìn)入DVL的測(cè)速誤差模型，并提出了1種基于實(shí)時(shí)姿態(tài)信息的校正方法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法大幅提高了SINS/DVL組合導(dǎo)航的定位精度。

2.3 初始對(duì)準(zhǔn)

根據(jù)基座的不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的初始對(duì)準(zhǔn)可分為靜基座初始對(duì)準(zhǔn)和動(dòng)基座初始對(duì)準(zhǔn)。在靜基座條件下，慣性導(dǎo)航系統(tǒng)可以在無(wú)任何外部參考信息的條件下實(shí)現(xiàn)自對(duì)準(zhǔn)；而在動(dòng)基座條件下，需要外部輔助信息才能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)準(zhǔn)。一般情況下，初始對(duì)準(zhǔn)分為粗對(duì)準(zhǔn)和精對(duì)準(zhǔn)2個(gè)階段。

DVL可以實(shí)時(shí)地獲得運(yùn)載體相對(duì)于海底的精確速度，這使得INS能借助該外部參考信息進(jìn)行動(dòng)基座初始對(duì)準(zhǔn)[51-52]。在INS動(dòng)基座初始對(duì)準(zhǔn)任務(wù)中，廣泛使用Kalman濾波器。當(dāng)誤差量初值為小量時(shí)，可以使用標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波器進(jìn)行初始對(duì)準(zhǔn)；當(dāng)初始誤差量較大時(shí)，使用標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波器易導(dǎo)致收斂緩慢甚至發(fā)散，這種情況下通常采用非線性卡爾曼濾波器，如EKF、UKF和PF等。文獻(xiàn)[53]提出了1種基于UKF的DVL輔助下的SINS動(dòng)基座初始對(duì)準(zhǔn)方案，該方案適用于任意大小初始姿態(tài)誤差角的對(duì)準(zhǔn)；基于UKF的大失準(zhǔn)角情況下的初始對(duì)準(zhǔn)，是目前使用的最為廣泛的對(duì)準(zhǔn)方法。

為了解決AUV因海上風(fēng)浪出現(xiàn)擺動(dòng)而產(chǎn)生的角運(yùn)動(dòng)，文獻(xiàn)[54]提出了1種基于重力加速度的粗對(duì)準(zhǔn)算法來(lái)解決搖擺基座的對(duì)準(zhǔn)問(wèn)題，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在存在搖擺情況下，這種方法可實(shí)現(xiàn)較高精度對(duì)準(zhǔn)。文獻(xiàn)[55]提出了慣性系對(duì)準(zhǔn)方法，該方法把對(duì)準(zhǔn)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為求解2個(gè)慣性凝固系之間的變換矩陣問(wèn)題，可適用于任何初始姿態(tài)誤差角，但難以達(dá)到極限精度。為此，文獻(xiàn)[56-57]提出1種優(yōu)化對(duì)準(zhǔn)方法，將對(duì)準(zhǔn)問(wèn)題被轉(zhuǎn)化為1個(gè)用矢量序列連續(xù)計(jì)算姿態(tài)的問(wèn)題，這樣可獲得較高的對(duì)準(zhǔn)精度。但由于DVL無(wú)法提供AUV在水下的精確位置信息，優(yōu)化對(duì)準(zhǔn)方法存在一定的局限性。為解決此問(wèn)題，文獻(xiàn)[58]提出了1種基于回溯的對(duì)準(zhǔn)方法，該方法忽略了對(duì)準(zhǔn)時(shí)間內(nèi)載體位置的變化量，因此提高了DVL輔助下的INS初始對(duì)準(zhǔn)精度，并通過(guò)海上實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的有效性。

3 未來(lái)研究熱點(diǎn)

作為目前應(yīng)用最為廣泛的INS/DVL水下組合導(dǎo)航技術(shù)，未來(lái)有幾大熱點(diǎn)將獲得廣泛關(guān)注：

1）水下環(huán)境十分復(fù)雜且充滿不確定性，DVL可能出現(xiàn)故障情況。需要AUV能夠具備應(yīng)對(duì)各種情況時(shí)的快速反應(yīng)能力，同時(shí)能最大程度地減少DVL失效所帶來(lái)的影響，保證系統(tǒng)短時(shí)高精度導(dǎo)航。

2）傳統(tǒng)標(biāo)定算法存在要求安裝誤差角為小量、需要先驗(yàn)誤差模型、標(biāo)定精度有待提高等劣勢(shì)，未來(lái)可以將DVL誤差標(biāo)定算法與機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，提升標(biāo)定精度，減少先驗(yàn)需求，擴(kuò)大標(biāo)定算法使用范圍。

3）目前絕大多數(shù)INS/DVL組合導(dǎo)航算法為松組合方式，未來(lái)有待進(jìn)一步研究緊組合耦合方式算法的理論和應(yīng)用。

4）在實(shí)際應(yīng)用中，絕大多數(shù)DVL為4波束配置，其中3個(gè)波束量測(cè)用于計(jì)算AUV在載體系下的速度，另1個(gè)波束量測(cè)作為冗余。然而在某些情況下，DVL的波束量測(cè)數(shù)量會(huì)少于3個(gè)。例如，當(dāng)AUV沿著海洋海溝航行時(shí)，有2束或2束以上的波束信號(hào)可能無(wú)法到達(dá)海底并反射回來(lái)，這會(huì)導(dǎo)致無(wú)法解算得到DVL在載體系下的速度。因此，如何在DVL波束受限情況下實(shí)現(xiàn)高精度組合導(dǎo)航，具有重要的研究?jī)r(jià)值。

4 結(jié)束語(yǔ)

地球上絕大部分的面積是海洋，對(duì)于海洋特別是深海的探測(cè)開發(fā)是一大熱點(diǎn)。因此，研究AUV水下導(dǎo)航技術(shù)具有重大的現(xiàn)實(shí)意義和軍事意義。在眾多水下導(dǎo)航技術(shù)中，INS/DVL組合導(dǎo)航技術(shù)發(fā)展最為成熟，應(yīng)用最為廣泛，前景最為樂(lè)觀，將成為未來(lái)水下導(dǎo)航技術(shù)中的研究重點(diǎn)。

[1] 尹偉偉, 郭士犖. 非衛(wèi)星水下導(dǎo)航定位技術(shù)綜述[J]. 艦船電子工程, 2017, 37(3): 8-11.

[2] PANISH R, TAYLOR M. Achieving high navigation accuracy using inertial navigation systems in autonomous underwater vehicles[C]//The Institute of Electrical and Electronic Engineers (IEEE). Proceedings of the 2011 OCEANS. Santander, Spain: IEEE, 2011: 1-7.

[3] 練軍想.捷聯(lián)慣導(dǎo)動(dòng)基座對(duì)準(zhǔn)新方法及導(dǎo)航誤差抑制技術(shù)研究[D].長(zhǎng)沙: 國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué), 2007.

[4] 張紅梅. 水下導(dǎo)航定位技術(shù)[M].武漢: 武漢大學(xué)出版社, 2010.

[5] 秦永元.慣性導(dǎo)航[M]. 2版. 北京: 科學(xué)出版社, 2014: 170-190.

[6] TITTERTON D H, WESTON J L. 捷聯(lián)慣性導(dǎo)航技術(shù)[M].張?zhí)旃? 王秀萍, 王麗霞, 等譯. 2版.北京: 國(guó)防工業(yè)出版社, 2010: 14-26.

[7] 萬(wàn)德鈞, 房建成. 慣性導(dǎo)航初始對(duì)準(zhǔn)[M].南京: 東南大學(xué)出版社, 1998: 4-7.

[8] 豐璐. 長(zhǎng)航時(shí)慣導(dǎo)系統(tǒng)阻尼和綜合校正技術(shù)研究[D]. 北京: 北京理工大學(xué), 2013.

[9] BINGHAM B, SEERING W. Hypothesis grids: improving long baseline navigation for autonomous underwater vehicles[J]. IEEE Journal of Oceanic Engineering, 2006, 31(1): 209-218.

[10] KINSEY J C, EUSTICE R M, WHITCOMB L L. A survey of underwater vehicle navigation: recent advances and new challenges[C]//International Federation of Automatic Control (IFAC). Proceeding of the 7th IFAC Conference on Maneuvering and Control of Marine Crafts. Lisbon, Portugal: IFAC, 2006: 1-12.

[11] KINSEY J C, SMALLWOOD D A, WHITCOMB L L. A new hydrodynamics test facility for UUV dynamics and control research[C]//The Institute of Electrical and Electronic Engineers (IEEE). Proceedings of 2003 IEEE/MTS Oceans. San Diego, USA: IEEE, 2003: 356-361.

[12] MORGADO M, BATISTA P, OLIVEIRA P, et al. Position USB/DVL sensor-based navigation filter in the presence of unknown ocean currents[J]. Automatic, 2011, 47(12): 2604-2614.

[13] 馮守珍, 吳永亭, 唐秋華. 超短基線聲學(xué)定位原理及其應(yīng)用[J]. 海岸工程, 2002, 21(4): 13-18.

[14] LI H, LIU M Y, LIU K. Bio-inspired geomagnetic navigation method for autonomous underwater vehicle[J]. Journal of Systems Engineering and Electronics, 2017, 28(6): 1203-1209.

[15] 郝燕玲, 趙亞鳳, 胡俊峰.地磁匹配用于水下載體導(dǎo)航的初步分析[J]. 地球物理學(xué)進(jìn)展, 2008, 23(2): 594-598.

[16] 郭有光, 鐘斌, 邊少鋒. 地球重力場(chǎng)確定與重力場(chǎng)匹配導(dǎo)航[J]. 海洋測(cè)繪, 2003, 23(5): 61-64.

[17] HAN Y R, WANG B, DENG Z H, et al. A mismatch diagnostic method for TERCOM-based underwater gravity aided navigation[J]. IEEE Sensors Journal, 2017, 17(9): 2880-2888.

[18] KINSEY J C, TIVEY M A, YOERGER D R. Dynamics and navigation of autonomous underwater vehicles for submarine gravity surveying[J]. Geophysics, 2013, 78(3): 55-68.

[19] 韓雨蓉.水下導(dǎo)航重力匹配算法研究[D]. 北京: 北京理工大學(xué), 2017.

[20] 陳小龍. AUV水下地形匹配輔助導(dǎo)航技術(shù)研究[D]. 哈爾濱: 哈爾濱工程大學(xué), 2012.

[21] 呂召鵬. SINS/DVL組合導(dǎo)航技術(shù)研究[D]. 長(zhǎng)沙: 國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué), 2011.

[22] 李亮. SINS/DVL組合導(dǎo)航技術(shù)研究[D]. 哈爾濱: 哈爾濱工程大學(xué), 2009.

[23] DINC M, HAJIYEV C. Integration of navigation systems for autonomous underwater vehicles[J]. Journal of Marine Engineering & Technology, 2015, 14(1): 32-43.

[24] HEGREN?S ?, RAMSTAD A, PEDERSEN T, et a1. Validation of a new generation DVL for underwater vehicle navigation[C]//The Institute of Electrical and Electronic Engineers(IEEE). Proceedings of 2016 IEEE/OES Autonomous Underwater Vehicles (AUV). Tokyo, Japan: IEEE, 2016: 342-348.

[25] JALVING B, GADE K, SVARTVEIT K, et a1. DVL velocity aiding in the HUGIN 1000 integrated inertial navigation system[J]. Modeling, Identification and Control, 2004, 25(4): 223-235.

[26] TAL A, KLEIN I, KATZ R. Inertial navigation system/Doppler velocity log (INS/DVL) fusion with partial DVL measurements[J]. Sensors, 2017, 17(2): 415.

[27] 付夢(mèng)印, 鄧志紅, 閆莉萍. Kalman濾波理論及其在導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用[M].北京: 科學(xué)出版社, 2012.

[28] KALMAN R E. A new approach to linear filtering and prediction problems[J]. Journal of Basic Engineering Transactions, 1960, 82: 35-45.

[29] 王世元, 黃錦旺, 謝志剛, 等. 非線性卡爾曼濾波器[M]. 北京: 電子工業(yè)出版社, 2015: 10-30.

[30] XIA Y Q, XING Z R, WANG L S. Comparison of several nonlinear filters for mars entry navigation using radiometric measurements[J]. Journal of Navigation, 2017, 70(50): 983-1001.

[31] TOLEDO-MOREO R, ZAMORA-IZQUIERDO M A, UBEDA-MINARRO B, et al.High-integrity IMM-EKF-based road vehicle navigation with low-cost GPS/SBAS/INS[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2007, 8(3): 491-511.

[32] JULIER S, UHLMANN J, DURRANTWHYTE H F. A new method for nonlinear transformation of means and covariances in filters and estimates[J]. IEEE Transactions on Automatic Control, 2000, 45(3): 477-482.

[33] ARULAMPALAM M S, MASKELL S, GORDON N, et al. A tutorial on particle filters for online nonlinear/non-gaussian Bayesian tracking[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2002, 50(2): 174-188.

[34] 王林.水下INS/DVL組合導(dǎo)航與動(dòng)基快速對(duì)準(zhǔn)的自適應(yīng)濾波算法研究[D]. 長(zhǎng)沙: 國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué), 2013.

[35] 李春靜.慣導(dǎo)/DVL水下動(dòng)基座初始對(duì)準(zhǔn)方法研究[D]. 北京: 北京理工大學(xué), 2015.

[36] GAO W, ZHANG Y, WANG J G. A strapdown inertial navigation system/BeiDou/Doppler velocity log integrated navigation algorithm based on a cubature Kalman filter[J]. Sensors, 2014, 14(1): 1511-1527.

[37] JOYCE T M. On in situ “calibration” on shipboard ADCPs[J]. Journal of Atmospheric & Oceanographic Technology, 1989, 6(1): 169-172.

[38] POLLARD R, READ J. A method for calibrating shipmounted acoustic Doppler profilers and the limitations of gyro compasses[J]. Journal of Atmospheric & Oceanographic Technology, 1989, 6(6): 859-865.

[39] MüNCHOW A, COUGHRAN C S, HENDERSHOTT M C, et al. Performance and calibration of an acoustic Doppler current profiler towed below the surface[J]. Journal of Atmospheric & Oceanic Technology, 1995, 12(5): 435-444.

[40] KINSEY J C, WHITCOMB L L. Adaptive identification on the group of rigid-body rotations and its application to underwater vehicle navigation[J]. IEEE Transactions on Robotics, 2007, 23(1): 124-136.

[41] KINSEY J C, WHITCOMB L L. In situ alignment calibration of attitude and doppler sensors for precision underwater vehicle navigation: theory and experiment[J]. IEEE Journal of Oceanic Engineering, 2007, 32(2): 286-299.

[42] TRONI G, WHITCOMB L L. New methods for in-situ calibration of attitude and Doppler sensors for underwater vehicle navigation: preliminary results[C]//The Institute of Electrical and Electronic Engineers (IEEE). Proceedings of Oceans 2010 MTS/IEEE SEATTLE. Seattle, USA: IEEE, 2010: 1-8.

[43] 朱春云, 莊廣琛, 宋雅蘭, 等. DVL安裝誤差角估計(jì)方法在水下組合導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].中國(guó)慣性技術(shù)學(xué)報(bào), 2011, 19(1): 75-78.

[44] TANG K H, WANG J L, LI W L, et al. A novel INS and Doppler sensors calibration method for long range underwater vehicle navigation[J]. Sensors, 2013, 13(11): 14583-14600.

[45] LIU J Y, WANG B, DENG Z H. An online calibration method of INS and Doppler sensors[C]//The Institute of Electrical and Electronic Engineers (IEEE). Proceedings of the 16th International Bhurban Conference on Applied Sciences and Technology. Islamabad, Pakistan: IEEE, 2019: 824-829.

[46] PAN X F, WU Y X. Underwater Doppler navigation with self-calibration[J]. Journal of Navigation, 2016, 69(2): 295-312.

[47] LI W L, ZHANG L D, SUN F P, et al. Alignment calibration of IMU and Doppler sensors for precision INS/DVL integrated navigation[J]. Optik-international Journal for Light and Electron Optics, 2015, 126(23): 3872-3876.

[48] JALVING B, GADE K, SVARTVEIT K, et al. DVL velocity aiding in the HUGIN 1000 integrated inertial navigation system[J]. Modeling Identification & Control, 2004, 25(4): 223-235.

[49] LIU P J, WANG B, DENG Z H, et al. A correction method for DVL measurement errors by pitch dynamics[C]//The Institute of Electrical and Electronic Engineers (IEEE). Proceedings of the 24th Saint Petersburg International Conference on Integrated Navigation Systems. St. Petersburg, Russia: IEEE, 2017: 143-147.

[50] LIU P J, WANG B, DENG Z H, et al. A correction method for DVL measurement errors by attitude dynamics[J]. IEEE Sensors Journal, 2017, 17(14): 4628-4638.

[51] CHANG L B, LI Y, XUE B Y. Initial alignment for Doppler velocity log aided strapdown inertial navigation system with limited information[J]. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2017, 22(1): 329-338.

[52] WANG Q Y, LI Y B, DIAO M, et al. Moving base alignment of a fiber optic gyro inertial navigation system for autonomous underwater vehicle using doppler velocity log[J]. Optik-international Journal for Light and Electron Optics, 2015, 126(23): 3631-3637.

[53] LI W L, WANG J L, LU L Q, et al. A novel scheme for DVL-aided SINS in-motion alignment using UKF techniques[J]. Sensors, 2013, 13(1): 1046.

[54] 秦永元, 嚴(yán)恭敏, 顧冬晴,等.搖擺基座上基于信息的捷聯(lián)慣導(dǎo)粗對(duì)準(zhǔn)研究[J]. 西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2005, 23(5): 140-143.

[55] GU D, EL-SHEIMY N, HASSAN T, et al. Coarse alignment for marine SINS using gravity in the inertial frame as a reference[C]//The Institute of Electrical and Electronic Engineers (IEEE). Proceedings of 2008 IEEE/ION Position, Location and Navigation Symposium. Monterey, USA: IEEE, 2008: 961-965.

[56] WU M P, WU Y X, HU X P, et al. Optimization-based alignment for inertial navigation systems: theory and algorithm[J]. Aerospace Science and Technology, 2011, 15(1): 1-17.

[57] SILSON P M G. Coarse alignment of a ship’s strapdown inertial attitude reference system using velocity loci[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2011, 60(6): 1930-1941.

[58] 李萬(wàn)里.慣性/多普勒組合導(dǎo)航回溯算法研究[D].長(zhǎng)沙: 國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué), 2013.

A review of SINS/DVL integrated navigation technology

WANG Bo, LIU Jingyang, LIU Peijia

(School of Automation, Beijing Institute of Techology, Beijing 100081, China)

In order to further study on the technology of underwater navigation, the paper expounded the SINS/DVL integrated navigation technology which is popularly utilized in AUV navigation: the characteristics of complete independence, autonomy, concealment and high precision were introduced; and the application and research status of the key technology of SINS/DVL integrated system were given, including multi-source information filter fusion technology, error calibration technology and initial alignment technology; finally the future research hotspots of underwater SINS/DVL integrated navigation technology were discussed.

inertial navigation system; Doppler velocity log; multi-source filter fusion; error calibration; initial alignment

P228

A

2095-4999(2020)03-0001-06

王博，劉涇洋，劉沛佳. SINS/DVL組合導(dǎo)航技術(shù)綜述[J]. 導(dǎo)航定位學(xué)報(bào), 2020, 8(3): 1-6.（WANG Bo，LIU Jingyang, LIU Peijia. A review of SINS/DVL integrated navigation technology[J]. Journal of Navigation and Positioning, 2020, 8(3): 1-6.）

10.16547/j.cnki.10-1096.20200301.

2020-01-19

王博（1982—），男，河南開封人，博士，副教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)樗轮亓ζヅ鋵?dǎo)航、組合導(dǎo)航。