基于卡方检测和相关向量机的DVL异常信息处理机制

多普勒计程仪（DVL）工作在未知、复杂的水下环境中时，各个波束的有效性不是都能保证，偶尔会不可避免地产生异常信息，导致水下组合导航系统的定位精度下降。针对水下航行器长航时定位中可能出现的DVL野值和短时失效，提出一种用于SINS/DVL组合导航系统的DVL异常信息处理机制，一方面采用滑动窗卡方检测方法，消除野值对导航精度的影响；另一方面采用基于稀疏贝叶斯理论的相关向量机算法建立DVL速度回归预测模型，在DVL短时失效时输出速度信息避免SINS误差积累。基于长江试验的实测数据，对比了所提方法与DVL失效时仅隔离DVL、采用相关向量机模型预测但未处理野值以及采用支持向量机模型预测并处理野值三种方法，所提方法分别提升了68.8%、67.3%和22.6%的定位精度，可以更准确预测DVL速度输出并且避免野值导致的滤波精度下降问题，验证了该DVL异常信息处理机制的有效性和鲁棒性。