Cet article exploite le système de positionnement global (GPS) et la mobilité des véhicules de surface océaniques pour étudier les problèmes de navigation entre véhicules de surface sans pilote (USV) et véhicules autonomes sous-marins (AUV), et propose une méthode d'estimation d'état AUV mobile basée sur l'optimisation de trajectoire USV. En analysant l'effet Doppler sur la fréquence d'arrivée du signal acoustique (FOA) reçue par un USV de surface unique, il est possible d'estimer simultanément la position et la vitesse de l'AUV, fournissant une solution robuste sans besoin de synchronisation temporelle. De plus, en ajustant dynamiquement la trajectoire USV pour construire une configuration géométrique optimale de mesure USV–AUV, la observabilité de l'AUV est améliorée ainsi que la performance de l'estimation d'état. L'innovation réside dans une fonction de coût personnalisée basée sur la borne inférieure de Cramér–Rao (CRLB) pour l'analyse d'observabilité et les contraintes géométriques. Cette fonction intègre : (1) CRLB — pour optimiser l'observabilité du système et améliorer la précision d'estimation ; (2) le terme de distance — pour garantir une distance appropriée entre USV et AUV ; (3) le terme du taux de rotation — pour ajuster la direction de l'USV afin d'améliorer la capacité de suivi. La minimisation de la fonction de coût est réalisée via l'algorithme d'optimisation par essaim particulaire, fournissant un cadre robuste de suivi AUV à travers un équilibre multi-composant. Nous avons vérifié par des simulations complètes l'impact de divers facteurs tels que la complexité de la trajectoire USV, la profondeur de plongée AUV, la fréquence de mesure, le taux de perte de données et le niveau de bruit sur les performances de navigation. Les résultats des simulations démontrent l'efficacité significative de la méthode proposée pour l'estimation et le suivi de l'état de l'AUV.

Fréquence d'arrivée;Estimation du champ de vision tournant;Optimisation de trajectoire;Véhicule de surface sans pilote;Véhicule sous-marin autonome;Navigation