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摘要
针对回收对接过程中，自主式水下机器人(AUV)的组合导航系统由于子传感器量测信息发生阶跃性突变而导致导航系统滤波发散的问题，以分布式联邦滤波结构为基础，提出了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的自适应容错异步融合算法。该算法以传感器的采样率为依据，建立分布式组合导航多尺度系统模型，在辅助信息突变时利用自适应渐消因子优化UKF动态调整增益矩阵、削弱故障信息对滤波精度的影响，使得多源导航系统更加稳定、容错性更高。仿真实验表明，提出的自适应容错UKF异步融合算法能更好地抑制滤波发散，提升导航系统的精度与可靠性，有效提高AUV的导航系统在回收对接过程中的稳定性与容错性。
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