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SINSDVL组合导航系统智能滤波技术研究综述报告
公共交通系统的智能化已经成为社会关注的热点话题。导航系统，特别是SINSDVL（Step-InertialNavigationSystemwithDopplerVelocityLog）组合导航系统在实现交通系统智能化方面扮演着重要角色。然而，由于其包含的多个信号源和噪声插入，这些导航系统中的信号噪声问题是一个重要挑战。利用智能滤波技术对导航系统中产生的噪声进行滤波，已被广泛研究，该综述报告主要介绍SINSDVL组合导航系统中的智能滤波技术研究。
SINSDVL组合导航系统又称“惯性导航系统与多普勒速度日志融合导航系统”，将惯性导航系统（INS）和多普勒速度日志（DVL）结合起来，综合测量水下机器人的位置、姿态和速度等信息。INS主要通过三轴加速计和三轴陀螺仪进行位置和姿态的估计；DVL则主要通过测量水下机器人相对于水速的速度来提供补充信息以纠正INS中的误差。由于不同信号源的噪声以及多普勒效应，导致SINSDVL组合导航系统中的信噪比（SNR）较低，这种噪声会影响定位和捆绑导航算法的性能。
为了解决这个问题，研究人员已经开发了多种智能滤波技术。其中，卡尔曼滤波器（KalmanFilter）是应用最广泛的技术之一，是一种状态估计算法，可以对含噪声的数据进行处理，并用于解决多个传感器的融合问题。卡尔曼滤波器的工作原理是利用先验信息和观测数据的权重来估计状态变量以及其统计学特性。种参数的卡尔曼滤波器提高了SINSDVL组合导航系统的精度和鲁棒性，但是它们需要事先准确估计噪声，这是很难做到的，并且在调整过后的达成精度的同时增加了系统的复杂度。
较新的方法是基于深度学习的智能滤波技术，其中包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。这些技术可以自动学习复杂的时空信号线索，并生成准确的预测。一些研究指出，使用CNN进行SINSDVL组合导航系统中的智能滤波可以显著提高SNR，同时减少定位误差，但是这些方法的计算复杂度较高，需要更多的计算资源。此外，RNNs还可以对动态系统进行建模，从而更好地捕捉非线性关系，从而可以进一步提高精度。
此外还有其他多种智能滤波技术，在SINSDVL组合导航系统中应用。例如，小波变换方法可以对数据进行倍频和降频实现滤波效果，并且能够应对不同类型的噪声；自适应滤波技术（AdaptiveFiltering）可以根据信道噪声的变化自动将滤波器的参数进行动态调整，从而更好地适应不同应用的噪声环境。
总之，智能滤波技术在SINSDVL组合导航系统中具有重要的应用价值。虽然不同的技术具有不同的优劣点，但可以根据不同应用的要求进行选择和组合使用。未来的研究应该侧重于开发更加灵活，鲁棒性更高的智能滤波技术，这样可以为SINSDVL组合导航系统在水下机器人以及其他交通系统智能化方向的应用提供更好的支持。