文章标题：基于混合Copula与D-S证据融合的AUV自适应定位方法

文章作者：李佳韵^1,2, 袁剑平^1,2, 万磊³, 陈庆东^2,4
关 键 字：D-S证据理论;混合Copula;噪声自适应;自主水下航行器;多源信息融合定位
文章摘要：多源信息融合是提高自主水下航行器（AUV）长航程定位精度的常用手段，但复杂海况下DVL偏置与失锁以及惯导误差等会破坏多源相关结构并导致融合解失真甚至发散。为了解决这个问题，本文提出一种基于数据驱动D-S证据理论与混合Copula的自适应卡尔曼融合算法，该方法通过构建多源观测相关性模型以动态量化各信息源的可靠性与冲突，自适应抑制异常信息并联合调整卡尔曼过程与观测噪声协方差，从而提升状态估计精度与鲁棒性。仿真和湖试结果表明，在存在异常信息的情况下能够保持稳定高精度定位，相较于单DVL、INS、Sage-Husa与固定Q/R的卡尔曼算法，本文算法在横向误差、终端误差等都有着显著降低。