基于迭代优化算法的AUV水下运动目标航行参数估计

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为了解决自主水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)对水下运动目标进行实时动态追踪的技术难题,本文将渐消记忆递推最小二乘算法与平方根算法相结合,提出一种迭代优化算法.该算法充分利用渐消记忆递推最小二乘算法的快速收敛性能,利用平方根算法解决迭代过程中的数值不稳定问题.迭代优化算法能够快速解算出运动目标的初始距离、航向角及运动方向,数值收敛时间约为3 min,目标运动速度信息也能够在5 min左右收敛.该算法的收敛时间短、计算速度快,甚至AUV无需进行任何形式的机动即可令其保持悬停,这些优点使本算法适用于AUV水下运动目标追踪的工程实际问题.
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