船舶动力定位需要依赖传感器数据，但这些数据存在时间不同步的问题。本文提出一种时间戳对准方法，介绍数据滤波技术，研究基于加权平均法和卡尔曼滤波的异步传感器信息融合技术，提出一种融合CV、CA、CT模型的IMM模型，在直线加速、急转弯2种工况下对4种模型进行仿真测试，测试结果表明，线性加速工况下，CA模型定位测量误差优于其他模型，在急转弯工况下，IMM模型的定位测量误差较小，且收敛速度快。
Ship dynamic positioning needs to rely on sensor data, but these data have the problem of time asynchronism. This paper proposes a time-stamp alignment method, introduces the data filtering technology, studies the asynchronous sensor information fusion technology based on weighted average method and Kalman filter, and proposes an IMM model integrating CV, CA and CT models. Simulation tests are carried out on four models under two working conditions of linear acceleration and sharp turning. The test results show that:the positioning error of CA model is better than that of other models under linear acceleration condition, and the positioning error of IMM model is smaller and the convergence speed is faster under sharp turning condition.
2025,47(4): 182-185 收稿日期：2023-12-13
DOI：10.3404/j.issn.1672-7649.2025.04.030
分类号：U664
基金项目：河南省科技攻关项目（22102210206）；南阳理工学院教育教学改革项目（NIT2023JY-040）
作者简介：张燕(1982-),女,博士,副教授,研究方向为信号检测与处理技术、压电声波谐振器及传感器应用
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