【摘 要】
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针对多自主水下航行器(AUVs)在恶劣水下环境通信数据包丢失的情况,提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的多AUV协同定位方法。将传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)与ANFIS
【机 构】
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哈尔滨工程大学自动化学院,湖南航天机电设备与特种材料研究所,中船航海科技有限责任公司
【基金项目】
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国家自然科学基金（61203225）;黑龙江省自然科学基金（F2018009）;省博士后科研启动金（LBH-Q15032）;装备预研重点实验室基金（614221801050717）;国家海洋工程重点实验室公开项目（1616）;国家装备预研基金（61403110306）
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针对多自主水下航行器(AUVs)在恶劣水下环境通信数据包丢失的情况,提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的多AUV协同定位方法。将传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)与ANFIS相结合。在协同定位系统正常通信时,跟随AUV的位置由EKF估计得到,并利用该阶段收集的数据对ANFIS模型进行训练;当通信包丢失时,ANFIS进入预测过程,ANFIS根据输入数据预测跟随AUV的位置。利用湖试数据验证了所提方法的有效性。实验结果表明,当通信包丢失时,ANFIS能够根据输入数据有效地预测AUV的位置。在通信包
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