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關鍵詞：因子圖 聯邦卡爾曼濾波 組合導航 信息融合 自主水下航行器 

摘要：針對自主水下航行器(AUV)多傳感器組合導航系統中不同導航傳感器信息更新頻率不同步及其可用性動態改變問題,以及AUV所在水下復雜多變的環境與任務需求,提出了基于因子圖的AUV多傳感器組合導航算法。首先,對捷聯慣性導航系統、多普勒計程儀、磁航向儀、地形輔助導航設備進行建模,構建基于因子圖的AUV多源信息融合框架;然后,根據非線性優化理論對系統狀態更新過程進行表示,實現變量節點的遞推與更新;最后,采用因子圖方法對融合數據進行處理,實現AUV多傳感器組合導航系統的高精度導航。仿真結果表明,所提因子圖方法能夠連續穩定地輸出較高精度的導航結果,有效實現慣性導航系統與不同導航傳感器的非等間隔融合,與聯邦卡爾曼濾波算法的導航解算精度相當,水平定位精度均保持在-5~+5 m以內,并且因子圖方法具有更好的靈活性和擴展性。半物理仿真結果亦驗證了所提方案的可靠性和有效性。

中國慣性技術學報雜志要求:

{1}文中插圖與表格放在相應正文之后。表須為三線表，表的序號及表題置于表格上方，表注放在表格的下方。插圖應為黑白色，其序號、圖題及注釋居中放在圖的下方。

{2}來稿必須包括標題、作者、作者單位及地址、摘要、關鍵詞、正文、參考文獻、作者簡介。

{3}文中一級標題、二級標題、三級標題、四級標題的序號用“一、……”“（一）……”“1．……”“（1）……”標示。

{4}來稿附不超過200字的中英文摘要及關鍵詞3~8個。

{5}基金項目（文章產出的資助背景）：基金項目名稱全稱及具體項目編號（或項目批準號）。

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