【摘 要】
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在水下无人航行器(UUV)的航行过程中,由于内部复杂磁场的干扰,用于测量自身速度和航位推算的多普勒计程仪(DVL)有可能会出现信号失真。为此提出一种基于样本熵与广义回归神经
【机 构】
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哈尔滨工程大学自动化学院,西安卫星测控中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51709063),国家电网山东电力公司电力科学研究院项目(SGSDDK00PJS1700144)
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在水下无人航行器(UUV)的航行过程中,由于内部复杂磁场的干扰,用于测量自身速度和航位推算的多普勒计程仪(DVL)有可能会出现信号失真。为此提出一种基于样本熵与广义回归神经网络的DVL信号失真的重构方法。首先引入鸡群优化算法(CSO)中求解高维优化问题的思想,增强传统果蝇优化算法(FOA)中局部搜索的能力和跳出局部极值点的能力。然后使用改进的果蝇优化算法(IFOA)对广义回归神经网络进行训练,得到UUV的估计速度。在UUV航行过程中,实时计算DVL输出信号的样本熵,根据设定阈值判断DVL的工作状态。最后使
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