9、基于多元概率配置的自主水下航行器联合定位与跟踪

基于多元概率配置的自主水下航行器联合定位与跟踪

1. 引言

在处理自主水下航行器（AUV）的自定位问题时，已经开发了一些水下定位算法，如长基线（LBL）和短基线（SBL）方法及其改进算法。然而，这些算法依赖时钟同步假设，且假设声波传播路径为直线。但水下环境存在异步时钟和分层效应，为减少异步时钟影响，有按需异步定位算法被提出，也有基于移动性预测的定位算法。同时，一些定位与同步的联合解决方案也被研究，但这些研究主要聚焦于设计通信协议来定位AUV。

在能准确获取AUV位置的假设下，也有一些跟踪控制器被提出，如基于模型预测的跟踪控制器、受限自整定控制器等。还有基于强化学习（RL）的方法来解决最优控制和零和问题，但这些基于RL的方法未考虑模型不确定性。虽然蒙特卡罗模拟可用于采样不确定性空间，但需要大量模拟才能收敛到平均成本估计，不适用于实时控制系统。而多变量概率配置法（M - PCM）可用于降低线性系统的计算成本，但如何提供一种结合M - PCM的基于RL的解决方案来提高AUV的跟踪性能还研究不足。

主要贡献有两方面：
- 异步定位算法：设计了一种异步定位算法来确定AUV的位置，该算法将跟踪控制与AUV的自定位相结合，与现有工作相比，能节省通信能耗。
- 基于RL的跟踪控制器：为AUV设计了基于RL的跟踪控制器，该控制器集成了M - PCM以实现有效的不确定性评估，可显著降低计算成本，提高跟踪性能。

2. 系统模型与问题描述

2.1 模型构建

系统包含水面浮标和AUV的网络架构，各节点作用如下：
|节点|作用|
| ---- | ---- |
|水面浮标|配备GPS以获取位