基于贝叶斯方法的地形辅助导航算法

提出并建立了一种基于贝叶斯方法的地形辅助导航(TAN)模型,推导了模型公式。针对该模型,应用最大后验估计方法,给出了一种近似的实现方法,即基于贝叶斯方法的地形辅助导航算法。仿真结果表明,该算法的均方根误差和圆概率误差等性能均优于SITAN(桑地亚惯性地形辅助导航)算法。     

基于改进TERCOM的地形辅助导航算法

自主水下航行器长时间航行后惯性导航系统的位置误差会随时间不断增加，地形辅助导航可帮助惯性导航系统进行误差校正。为解决地形轮廓匹配（TERCOM）算法对航向误差较敏感问题，提高地形辅助导航的匹配精度，提出了一种基于改进TERCOM的地形辅助导航算法。在TERCOM算法基础上增加旋转角度机制，首先根据INS航迹进行旋转平移并采用TERCOM算法进行粗匹配，然后引入改进粒子群算法进行精匹配。在某海图内进行水下地形匹配仿真实验，结果表明：与传统TERCOM算法相比，所提算法可降低航向误差84%，匹配精度可提高4倍多，对实现自主水下航行器的自主无源导航有重要意义。     

TERCOM地形高程辅助导航系统发展及应用研究

介绍了地形轮廓匹配（TERCOM）地形高程辅助导航系统的工作原理、系统组成和技术应用，分析了地形轮廓匹配算法的性能指标；着重介绍了地形轮廓匹配辅助导航系统中数字地图、地形相关适配性、匹配搜索算法、实测高程数据采集、组合导航、数字相关器等几项关键技术，有针对性地提出了基于地形信息熵的匹配区域选择、序贯相似度检测搜索（SSDA）、等间距高程数据采集、多组合导航等比较适用的解决方案和应用实例，并通过数据统计和分析进行了论证。     

水下地形匹配置信度算法与仿真

水下地形辅助导航的关键在于地形匹配,匹配定位的一个重要问题就是匹配结果是否可靠。从影响匹配结果的另外一个重要因素地形导航信息量出发,选取了地形高度标准差、信噪比、地形熵、相似度4个特征向量来判定匹配结果的置信度。仿真结果表明,当水下航行器进入地形信息丰富(置信度高)的区域后,地形辅助导航系统可靠性比较高,位置误差从3〞降低到1.5〞以内,为水下航行器导航提供了可靠的位置信息源。     

地形辅助/惯性/GPS组合导航系统的可视化仿真研究

研究了多传感器信息融合技术在地形辅助／惯性／GPS组合导航系统中的应用，并在此理论基础上，采用一种新的仿真方法研究该组合导航系统，即采用多种高级语言混合编程，对该组合系统进行可视化仿真。仿真结果表明：采用联合滤波器的地形辅助／惯性／GPS组合系统具有较高的导航精度，最终达到可视化仿真研究的目的，从而对组合系统性能的研究起到了积极的推动作用。     

基于SINS/TAN/ADS/MCP的无人机组合导航系统

为实现无人机高精度高可靠性导航,提出了一种以捷联惯性导航系统(SINS)为主,以地形辅助导航(TAN)、大气数据系统(ADS)及电子磁罗盘(MCP)为辅的组合导航方式。通过分析SINS、TAN、ADS及MCP单一系统的工作原理及输出误差模型,构建了SINS/TAN、SINS/ADS及SINS/MCP系统的状态方程及观测方程,最后采用联邦卡尔曼滤波方式实现了对各组合系统的信息融合。仿真数据对比表明:SINS/TAN系统位置误差较小,但航向误差较大;SINS/ADS系统速度误差较小且比较稳定,但位置误差随时间发散;SINS/MCP系统航向误差方差可达0.3783’,但其位置和速度估计精度不理想;而SINS/TAN/ADS/MCP系统能够克服上述不足,实现所有导航参数误差估计的高精度。     

基于高斯混合无迹粒子滤波的地形辅助导航算法

地形辅助导航是一种利用地形高度信息定位的导航技术,由于地形高度起伏是非线性的,因此地形辅助导航本质是非线性、非高斯贝叶斯后验概率估计问题.粒子滤波因为适合非线性、非高斯估计问题,被引入地形辅助导航领域得到广泛研究和应用,但粒子滤波算法存在粒子匮乏的问题,会影响定位精度.针对此问题,将高斯混合无迹粒子滤波( GMUPF)用于地形辅助导航,该算法用高斯混合模型(GMM)近似粒子分布,用无迹卡尔曼滤波(UKF)估计重要密度函数,不需要做重采样.通过用实际地形数据做飞行仿真实验,结果显示相比粒子滤波,不仅没有粒子匮乏问题,而且所用粒子数更少时估计精度略好.     

一种结合地形和环境特征的水下导航定位方法

为了实现水下潜器长时间高精度导航定位,同时考虑到传统地形辅助导航系统在先验地形图不可得或者是地形变化不明显的海域(地形不可匹配区域),无法用来修正惯性导航位置误差的问题,提出了一种结合地形和环境特征的水下导航定位方法。在先验地形图可得且地形高程变化明显的可匹配区域,采用地形辅助导航系统来修正惯导位置误差,在先验地形图不可得或者是地形高程变化不明显的不可匹配区域,采用基于海洋环境特征的同步定位与构图算法来修正惯导位置误差。仿真结果表明,该方法在地形可匹配区域以及地形不可匹配区域得到的航迹都比纯惯导得到的轨迹更接近于理想航迹,因此可以用来修正惯导位置误差。     

地形辅助导航系统的自适应滤波方法

本文将自适应滤波技术应用于地形辅助导航系统,提出了一种新的导航误差修正滤波方法,数字仿真结果进一步证实了此方法的有效性。     

基于熵值法赋权灰色关联决策的地形辅助导航适配区选择

传统地形辅助导航适配区选择主要根据某一个地形特征参数的大小决定,因此不可避免地存在对地形适配性评判的不全面性。为了克服传统方法的缺点,提出了一种基于熵值法赋权灰色关联决策的地形辅助导航适配区选择方法,该方法综合考虑了地形标准差、粗糙度、地形高度熵及相关系数对适配区选择的影响。首先,利用计算得到的各特征参数值构建灰色决策矩阵;其次,对决策矩阵进行极差变换以及归一化处理得到灰色关联判断矩阵;最后,采用熵值赋权法客观计算各决策属性的权重,得到地形适配性综合评价指标。仿真结果表明,在评价值高的区域进行地形辅助导航,其匹配误差将更小。     

基于规划路径约束的地形辅助导航算法

为了提高地形辅助导航算法的精度,充分利用航行器任务规划中的先验信息,提出了基于规划路径约束的地形辅助导航算法。首先针对航行任务中的规划路径提出了"概率隧道"约束模型,将物体运动不确定性与确定性规划路径有机结合。在此基础上,提出了基于概率隧道约束的粒子滤波算法。该算法较之传统的带有等式、不等式约束的滤波器,具有更好的模型适配性,而且计算量上与普通不带约束的粒子滤波器相当。实验表明,该算法有效地利用了先验路径信息,比非约束算法有15 m左右的精度提升。     

改进的地形熵算法在地形辅助导航中的应用

地形辅助导航是水下航行器导航技术的一个发展新方向,但它并不能够在任何地形区域都可以工作,比如在平坦区域的导航效果很差。通过计算不同区域的水深标准差,选择地形特征独特的区域作为适配区域。基于熵的算法对于地形复杂区域的匹配分析是快速有效的,但传统的地形熵算法匹配精度不高,本文引入了地形差异熵的概念并对其进行改进,在选定的地形区域使用MATLAB软件进行了仿真研究。仿真结果表明,改进的地形熵算法在选定的地形区域位置误差在250m左右,可以满足水下航行器的导航要求。     

一种基于路径筛选的地形匹配算法

为了减少传统的匹配算法过大的计算量,提高地形匹配算法的实时性和工程实用性,通过对地形辅助导航系统的总体技术研究,提出了一种基于路径筛选的新型地形匹配算法,利用地形斜率,在飞机飞行过程中不断筛选可能路径,直到找到唯一的正确路径,从而实现精确定位。此算法的优点在于：充分考虑了无线电高度表、大气高度表、数字地图的误差,因此在存在较大误差的工程实际中仍能精确定位;由于在飞行过程中不断排除不可能路径,因此计算量大大减少。通过实验室仿真证明,此算法精确可靠,可以对惯导系统的定位误差做出有效校正。     

重力匹配导航的影响模式分析

从重力场匹配导航的改进TERCOM算法入手,针对采样长度、采样间隔以及重力测量误差对匹配结果的影响进行了系统分析,并在此基础上利用海洋年度重力测量数据设计了准实时仿真试验,结果表明:(1)采样长度对匹配结果有重要的影响,采样长度与重力基准图的分辨率比值在10~20之间时,能够获得较好的匹配效果;(2)适当增加采样间隔可以在一定程度上提高匹配的整体精度,但增加了匹配失效的风险,实际应用中采样间隔以2~4 min为宜;(3)重力测量白噪声误差对匹配结果影响相对较大,过大的误差将不能得到有效匹配,水下重力测量误差最好能控制在2 mGal以内。     

智能Kalman滤波在水下地形组合导航系统中的应用

为了避免现实环境的动态变化对水下航行器系统模型造成的随机干扰影响,保证水下航行器长时间导航精度的稳定性,提出了利用RBF神经网络辅助联邦Kalman滤波方法对SINS/TAN/DVL/MCP组合导航系统进行信息融合。给出了各子导航系统的误差模型,通过足够精度的样本对前向神经网络进行离线训练,建立神经网络控制模型。仿真结果表明,该方法可使水下航行器的系统状态在较短的时间内以较高的精度达到稳定。通过与联邦Kalman滤波结果对比表明,采用智能控制方法辅助的信息融合方式的导航定位精度提高了一倍,能有效提高常规联邦Kalman滤波器的自适应能力,达到减小误差,提高精度的目的。     

未知纬度条件下基于重力视运动与小波去噪的SINS自对准方法

基于惯性系的双矢量定姿方法选择惯性系中的两个重力视运动向量作为不共线矢量,解决了传统双矢量定姿方法在晃动基座条件下易受载体角运动干扰而无法实现对准的问题,但该方法仍需要精确的地理纬度信息以参与对准计算。针对未知纬度条件下的SINS抗晃动自对准问题,提出了一种基于重力视运动的三矢量自对准方法。该方法将初始对准问题归结为求解当前时刻导航系相对于初始时刻载体系的姿态矩阵问题,并利用矢量运算进行求解,仿真结果表明:加速度计随机测量噪声会映射为重力视运动随机噪声,降低对准精度;当加速度计随机噪声量级较大时,会带来对准计算失败。针对噪声问题,引入Daubechies(db4)小波进行5层分解来实现对重力视运动的降噪,并选择去噪后的重力视运动向量参与三矢量定姿解算,仿真结果表明:db4小波具有良好的去噪效果,基于小波去噪的三矢量自对准方法可以有效完成未知纬度条件下的SINS初始对准。     

基于局部连续场的重力匹配辅助导航

重力匹配辅助惯性导航是一种在惯性导航系统定位信息基础上利用地球重力场特征获取载体位置信息的组合导航技术。一般匹配辅助导航方法都是建立在格网化离散场的基础上,考虑到用局部连续场逼近离散散场的可行性,提出了利用连续场实现相关极值匹配算法,建立了基于局部连续场的相关极值匹配算法模型,采用随机初值迭代方式改进拟牛顿方法以实现在置信范围内全局寻优。最后在三组不同仿真条件下对该算法进行了仿真实验。从实验结果可以看出,在观测误差、初始定位误差较大的情况下,通过该算法获得的匹配航迹仍能以较高的精度跟踪真实航迹,从而验证了算法的有效性。     

基于电子海图显示信息系统的惯性/地磁组合导航

为实现惯导系统长时间高精度导航,以性能优良的电子海图显示信息系统为开发背景,对地磁匹配辅助惯性导航系统进行了设计和仿真实验。在原有电子海图显示信息系统的基础上开发了数据采集模块、地磁数据库模块、惯导/地磁匹配模块、惯导误差估计模块等功能软件,并对各功能模块进行了深入分析。仿真试验结果证明,基于电子海图显示信息系统的惯性/地磁组合导航达到了校正惯性导航系统,实现高精度导航的目的。