基于ANFIS的多AUV协同定位系统量测异常检测方法

摘要：

针对异常水声测距信息对多自主水下航行器(Autonomous underwater vehicles,AUV)协同定位系统的不利影响,以及传统故障检测方法在多水声测距信息交替混淆的情况下检测效率低的问题,提出一种基于自适应神经模糊推理系统(Ad-aptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)的量测异常检测方法.首先,分别建立与各水声测距系统相对应的ANFIS模型;然后,基于自适应容积卡尔曼滤波(Adaptive cubature Kalman filter,ACKF)和马氏距离构造反映量测异常的特征信息作为ANFIS的输入;其次,基于预定义的量测异常信息建立了初始混合数据库以训练ANFIS模型实现对量测异常的在线实时检测与隔离;最后,利用湖水实验数据进行了AUV协同定位仿真验证.实验结果表明该方法可以准确识别异常水声测距信息,与传统故障检测方法相比,误报率(False positive rate,FPR)与漏检率(False negative rate,FNR)均减少70%以上.

关键词：自主水下航行器、协同定位、自适应神经模糊推理系统、水声测距、量测异常

所属期刊栏目：49

分类号：TP393;TP212;TN96.2

在线出版日期：2023-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共16页

页码：1951-1966