作者：张勋,马豪伯,徐博,李权明,杨慧影,周佳加 单位：哈尔滨工程大学 出版：《应用科技》2020年第03期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFYYKJ2020030150 DOC编号：DOCYYKJ2020030159 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 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。最后使用DVL正常的航行数据与海流估计修正UUV航行过程中的海流干扰。DVL失真情况下的UUV应急导航仿真试验验证其有效性。

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