System noise variance matrix adaptive Kalman filter method for AUV INS/DVL navigation system

Wang, Qiuying; Liu, Kaiyue; Cao, Zhongyi

doi:10.1016/j.oceaneng.2022.113269

Cited by 18 publications

(8 citation statements)

References 27 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…The coordinates ( , , ) r X Y  of receiver can be calculated by equation (10), then the coordinate Z of receiver can be solved by (5).…”

Section: Position and Time Offset Calculation With Closed-form Solutionmentioning

confidence: 99%

“…The shortcomings mentioned above limit the GNSS application used for AUV in the deep sea environment. At present, traditional underwater navigation could be divided into five types, namely INS [2,3], UAPS [4,5], the underwater visual navigation system (UVNS) [6], the geophysical navigation system (GNS) [7][8][9], and the underwater integrated navigation system [10][11][12].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

Methods to Estimate Positioning and Time Offset with Underwater Acoustic Positioning System

Lv,

Ou,

Liu

et al. 2024

Frontiers in Artificial Intelligence and Applications

View full text Add to dashboard Cite

The positioning of autonomous underwater vehicle (AUV) is the core technology of ocean engineering. Due to the positioning error of inertial navigation system (INS) accumulate with time, underwater acoustic positioning system (UAPS) could be used. In fact, INS/UAPS integrated navigation system is widely-used nowadays. AUV could estimate its positioning coordinates in time by receiving and processing the acoustic signals from UAPS. Few studies have focused on how to estimate the time offset of UAPS. In this paper, two method to obtain the AUV’s position and time offset are supplied based on synchronous spherical intersection model. The closed-form solution and Newton iteration could both obtain the AUV’s position and time offset. However, the positioning accuracy of closed-form solution is generally poor and cannot meet the requirements of underwater operations. Though Newton iteration method could be used to supply high positioning accuracy and time offset with UAPS, it occupies more time. Through simulation experiments by MATLAB, it could be proved that the Newton iteration method has higher positioning accuracy and accurate time offset than closed-form solution, but it takes more time to calculate.

show abstract

“…The coordinates ( , , ) r X Y  of receiver can be calculated by equation (10), then the coordinate Z of receiver can be solved by (5).…”

Section: Position and Time Offset Calculation With Closed-form Solutionmentioning

confidence: 99%

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Methods to Estimate Positioning and Time Offset with Underwater Acoustic Positioning System

Lv,

Ou,

Liu

et al. 2024

Frontiers in Artificial Intelligence and Applications

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Фільтр Калмана комбінує інформацію від бортових датчиків та завчасне знання про неточності цих датчиків із динамічною моделлю простору стану загальної системи для надання даних про стан у реальному часі. [8] Позиція транспортного засобу спочатку визначається так, як описано вище, але оновлення оцінки позиції обчислюються за допомогою обережного застосування KF. Оскільки рух підводного транспортного засобу є нелінійним, замість цього використовується розширений фільтр Калмана (EKF).…”

Section: основний матеріалunclassified

“…Розробка високочастотних багатолучевих сонарів Доплера, які забезпечують вимірювання швидкості дна з точністю 0,3% або менше та швидкістю оновлення до 5 Гц, надає дослідникам вимірювання швидкості для навігації біля дна (18-100 м). Це дозволило розробити багато технік навігації на основі Доплера, у тому числі і для поліпшення оцінок стану в інерціальних навігаційних системах (INS) [8].…”

Section: основний матеріалunclassified

Аналіз Сучасних Методів Та Перспективи Розвитку Навігації Підводних Апаратів

Zaiets,

Kalinichenko

2023

CNCS

View full text Add to dashboard Cite

У цій статті проведено всеосяжний аналіз сучасних методів навігації автономних підводних апаратів, акцентуючи увагу на їхніх технологічних особливостях, перевагах та обмеженнях. Основна увага приділена п'яти ключовим методам: акустичній навігації, глобальним системам позиціонування, навігації за допомогою Доплерівського вимірника швидкості (DVL), інерціальній навігації, навігація з використанням спостерігачів траєкторії на основі дифузії, а також забезпечення навігації груп підводних апаратів. Результати дослідження вказують на те, що інтеграція різноманітних методів навігації може значно покращити надійність та точність позиціонування підводних апаратів, забезпечуючи ефективне виконання місій у складних умовах. Враховуючи поточні тенденції розвитку технологій та оперативних вимог, в статті також окреслено напрями подальших досліджень та розробок у галузі підводної навігації.

show abstract

“…As the most well-known DR-based navigation system, the Inertial Navigation System (INS) usually uses external information of one or more PF-based systems as aiding sensors. For instance, INS-aided systems such as INS/Global Navigation Satellite System (GNSS) and INS/Doppler Velocity Log (DVL) are widely used in land, aerial and marine (3)(4)(5).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

A Novel Sensor Integration Scheme for an Aided Inertial Navigation System Based on a Generalized PID Filter in the Presence of Observation Uncertainty

Ansari,

Jamali,

Fatehi-Dindarlou

et al. 2024

IJE

View full text Add to dashboard Cite

Implementing a proper integration scheme plays an important role in the performance of integrated navigation systems. Not only does employing a more reliable estimation method improve the accuracy of the integrated navigation system, but this can lead to a more robust solution in the presence of different types of uncertainties. Implementing an integration scheme that has a robust and simple structure is a challenging issue in the design of integrated navigation systems. By inspiring from the concept of PID control, this paper proposes a robust integration scheme for aided inertial navigation systems in the presence of aiding sensor measurement uncertainties. The proposed filter combines the concept of proportional-integral-derivative control theory and the standard Kalman filter estimator to improve the performance of the integration scheme. Thanks to the integral and derivative parts added to the proposed scheme, the integrated system attains a faster and more robust solution in the presence of observation errors and uncertainties. The simulation case studies validate the superior efficacy and capability of the proposed scheme compared to the integration method based on the standard Kalman filter.

show abstract

System noise variance matrix adaptive Kalman filter method for AUV INS/DVL navigation system

Cited by 18 publications

References 27 publications

Methods to Estimate Positioning and Time Offset with Underwater Acoustic Positioning System

Methods to Estimate Positioning and Time Offset with Underwater Acoustic Positioning System

Аналіз Сучасних Методів Та Перспективи Розвитку Навігації Підводних Апаратів

A Novel Sensor Integration Scheme for an Aided Inertial Navigation System Based on a Generalized PID Filter in the Presence of Observation Uncertainty

Contact Info

Product

Resources

About