【MATLAB例程】USBL（超短基线）与DVL（Doppler Velocity Log，多普勒速度计），水下物体三维定位，附下载链接-优快云博客

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USBL（超短基线）与DVL（Doppler Velocity Log，多普勒速度计）对水下物体三维定位。给出仅USBL、仅DVL和融合后的结果图像与数据分析。滤波是扩展卡尔曼滤波（EKF），用于数据融合。

程序简介

DVL（多普勒速度计）是用于水下导航的设备，通过测量水流对底部的多普勒效应来计算水下物体（如潜水器或无人潜水器）的速度和位移。
USBL（超短基线）的全称是Ultra Short BaseLine。它是一种用于水下定位的技术，主要用于确定水下物体的位置，通过测量从水面基站到水下设备的距离和角度来实现定位。
滤波：状态向量：x = [x, y, z, vx, vy, vz]ᵀ (6维，包含位置和速度)，运动模型：采用恒速度（CV）模型，状态转移矩阵F为6×6矩阵，体现位置-速度耦合关系，观测模型：非线性观测方程
USBL观测：h₁ = [atan2(dy,dx), atan2(dz,√(dx²+dy²)), √(dx²+dy²+dz²)]ᵀ
DVL观测：h₂ = [vx, vy, vz]ᵀ
观测噪声协方差：R = diag([1°², 1°², 1m², 0.05², 0.05², 0.05²])

Jacobian矩阵：6×6维，包含USBL几何观测的非线性偏导数和DVL线性速度观测

运行结果

轨迹对比图像：“
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位置对比曲线：

误差输出：

MATLAB源代码

完整代码如下：

% USBL（超短基线）与DVL（多普勒速度测量仪）的融合，三维，基于方位角与距离测量的目标定位仿真（EKF实现）
% 包含：1) USBL+DVL融合 2) 仅USBL观测 3) 仅DVL推算
% USBL观测模型：方位角θ,俯仰角φ,斜距r
% 2025-09-20/Ver2 - 增加对比分析
clc; clear; close all;
rng(0);

%% 参数设置
dt = 1; % 采样时间(s)
T = 100; % 总时长(s)
c = 1500; % 声速(m/s)

% USBL噪声参数
sigma_theta = 1*pi/180; % 方位角噪声标准差(rad)
sigma_phi = 1*pi/180; % 俯仰角噪声标准差(rad)
sigma_r = 1; % 测距噪声标准差(m)

% DVL噪声参数
sigma_vx = 0.05; % X方向速度噪声标准差(m/s)
sigma_vy = 0.05; % Y方向速度噪声标准差(m/s)
sigma_vz = 0.05; % Z方向速度噪声标准差(m/s)

%% 传感器位置（水下USBL阵列模拟）
sensor_pos = [0, 0, -10]; % USBL传感器三维坐标(x,y,z)